北京理工大学金鸣岳获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于改进增广微分动态规划的机器人运动规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119376423B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411450020.9，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权一种基于改进增广微分动态规划的机器人运动规划方法是由金鸣岳;高峻峣;解磊磊;黄家航设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进增广微分动态规划的机器人运动规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进增广微分动态规划的机器人运动规划方法。本发明利用贝尔曼最优性原理和微分动态规划快速收敛的特性，将增广拉格朗日算法引入到微分动态规划算法中，使得增广‑微分动态规划算法可以处理机器人运动规划中的接触碰撞约束和非线性约束；同时，引入了多次打靶法的思路，将轨迹分为多个子区间，降低了初值敏感性并提高了算法的收敛速度和鲁棒性。本发明通用性较强，可以试用于多种机器人的运动轨迹规划。
本发明授权一种基于改进增广微分动态规划的机器人运动规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进增广微分动态规划的机器人运动规划方法，其特征在于，包括： 步骤1，根据机器人的运动模态和接触碰撞情况，建立机器人接触运动学和动力学模型，建立机器人运动所对应的代价函数及其约束方程；同时，对机器人系统动力学进行离散化和线性化； 步骤2，将有约束的优化问题转化为无约束优化问题，对代价函数进行更新； 步骤3，采用微分动态规划算法，并结合多次打靶法对步骤2得到的无约束的优化问题进行求解； 具体为： S31，根据无约束优化问题的代价函数和贝尔曼最优准则，定义值函数、演绎矩阵以及控制校正中的前馈项和反馈项； S32，采用多次打靶法，将轨迹分为多段，引入连续性约束条件作为等式约束，对S31的演绎矩阵、前馈项和反馈项进行更新； S33，根据S32更新后的演绎矩阵更新控制量δuk；根据更新后的控制量，前向推出获得状态量的更新； S34，计算代价函数的值，若代价函数的值大于设定阈值，则返回S31，直到代价函数的值小于设定阈值或达到设定的迭代次数或前馈项趋于0。
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