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龙图腾网获悉浙江大学海南研究院申请的专利一种基于Koopman线性化模型的机械臂一体化规划控制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：CN118906060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411207307.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于Koopman线性化模型的机械臂一体化规划控制方法是由陈正;傅瑾娜;黄方昊;聂勇;唐建中设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Koopman线性化模型的机械臂一体化规划控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Koopman线性化模型的机械臂一体化规划控制方法。方法包括：建立基于深度神经网络的Koopman线性化模型及其损失函数并进行训练，从而构建优化模型；建立机械臂的包括优化模型和自适应鲁棒控制器的一体化规划控制模型；将机械臂的实际状态和期望轨迹输入优化模型中，处理后输出机械臂的期望轨迹的再规划轨迹再输入自适应鲁棒控制器中，处理后输出机械臂的最终的控制输入对机械臂进行一体化规划控制。本发明方法对复杂非线性机械臂模型进行线性化，保证机械臂在与期望轨迹出现大跟踪误差后，在满足约束下实现对期望轨迹的快速和高精度收敛，具有快速的瞬态响应性能和高的稳态跟踪精度，保证准确跟踪。

本发明授权一种基于Koopman线性化模型的机械臂一体化规划控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Koopman线性化模型的机械臂一体化规划控制方法，其特征在于，包括： 步骤1，建立基于深度神经网络的Koopman线性化模型及其损失函数，采集机械臂的连续时刻的实际状态作为训练集并输入基于深度神经网络的Koopman线性化模型进行训练，直至损失函数收敛获得训练完成的基于深度神经网络的Koopman线性化模型，基于训练完成的基于深度神经网络的Koopman线性化模型构建优化模型； 步骤2，建立机械臂的一体化规划控制模型，一体化规划控制模型包括优化模型和自适应鲁棒控制器； 步骤3，将机械臂的实际状态和期望轨迹输入优化模型中进行处理，优化模型处理后输出机械臂的期望轨迹的再规划轨迹；将机械臂的实际状态和期望轨迹的再规划轨迹输入自适应鲁棒控制器中进行处理，自适应鲁棒控制器处理后输出机械臂的最终的控制输入，进而对外干扰下的机械臂进行控制，实现机械臂的一体化规划控制； 所述的步骤1中，基于深度神经网络的Koopman线性化模型具体如下： 其中，ψk、ψk+r和ψk+r+1分别为经深度神经网络编码后的Koopman线性化模型在k时刻、k+r时刻和k+r+1时刻的状态向量；φ为深度神经网络的编码函数，θ为深度神经网络的网络权重，xk为机械臂在k时刻的实际状态，机械臂在k时刻的实际状态xk包括机械臂在k时刻的关节角度和角速度；Kx、Ku和C分别为Koopman线性化模型的状态矩阵、输入矩阵和解码矩阵；uk+r为机械臂在k+r时刻的控制输入；为机械臂在k+r+1时刻的实际状态的预测值； 基于深度神经网络的Koopman线性化模型的损失函数具体如下： 其中，β1、β3和β3分别为损失函数的第一、第二和第三权重参数；为机械臂的实际状态的预测误差，为Koopman线性化模型的预测误差；M为用于深度神经网络训练的训练集的数据量；为二范数；xk+j和分别为机械臂在k+j时刻的实际状态及其预测值；ψk+j为经深度神经网络编码后的Koopman线性化模型在k+j时刻的状态向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学海南研究院，其通讯地址为：572025 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城标准厂房二期三楼C310区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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