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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利面向类脑处理器的七自由度运动控制方法及系统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：CN120645238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511164542.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权面向类脑处理器的七自由度运动控制方法及系统是由王蕾;王子琪;赵静月;陈任之;杨智杰;万众;肖勋;魏一;罗远锋设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向类脑处理器的七自由度运动控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向类脑处理器的七自由度运动控制方法及系统，包括：S1.通过增量编码器将机械臂的期望关节位置、速度、加速度转换为脉冲序列；S2.将脉冲序列输入液态状态机LSM，利用其动态储层提取运动轨迹时空特征；S3.将液态状态机LSM的输出特征与上一时刻真实扭矩值共同输入多层感知机MLP，预测当前关节扭矩；S4.通过反馈控制器调整预测扭矩并执行轨迹跟踪。本发明减少了参数调整需求，能够直接部署于类脑处理器，具备低功耗和高计算效率，同时通过循环连接学习高自由度中的复杂非线性关系，实现高精度运动控制。本发明在工业机器人、智能制造、医疗康复等领域具有广阔的应用前景。

本发明授权面向类脑处理器的七自由度运动控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向类脑处理器的七自由度运动控制方法，其特征在于，所述方法包括： S1.通过增量编码器将机械臂的期望关节位置、速度、加速度转换为脉冲序列； S2.将脉冲序列输入液态状态机LSM，利用其动态储层提取运动轨迹时空特征； S3.将液态状态机LSM的输出特征与上一时刻真实扭矩值共同输入多层感知机MLP，预测当前关节扭矩； S4.通过反馈控制器调整预测扭矩并执行轨迹跟踪； 所述方法还包括： a轨迹生成器使用ROS中的Ruckig库，通过高阶多项式插值算法实时生成平滑轨迹，基于解析解计算完成轨迹规划，并提供包含位置、速度、加速度的完整期望状态； b所述多层感知机MLP采用Adam优化器进行训练，学习率为0.001，权重衰减系数为0.01，批处理步长为50，进行300个epoch的迭代优化，并使用步进式学习率调度器每50个epoch将学习率乘以0.1衰减； c所述液态状态机LSM中兴奋性神经元的输入电流计算公式为： 其中，是当前时间步输入层的输入电流，是上一个时间步液体层自身的输出；n是输入层神经元的数量，m是液体层神经元的数量；是输入层到液体层的权重，是当前时间步的输入，是液体层和自身的连接权重，是上一个时间步液体层最终的输出。

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