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龙图腾网获悉浙江大学;余姚市机器人研究中心申请的专利一种基于改进NSGA-III的移动机械臂时空轨迹综合性能优化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：CN119927897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411877375.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于改进NSGA-III的移动机械臂时空轨迹综合性能优化方法是由郑雯欣;王进;俞晨辰;李小飞;张海运;陆国栋设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进NSGA-III的移动机械臂时空轨迹综合性能优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器人运动规划与轨迹优化领域，公开了一种基于改进NSGA‑III的移动机械臂时空轨迹综合性能优化方法。包括步骤1：移动机械臂初始路径生成；步骤2：轨迹时空参数化表示；步骤3：多目标函数建立，添加具体的任务约束，为了生成平滑、安全且满足动力学约束的轨迹以供移动机械臂完成特定任务；步骤4：改进NSGA‑II算法实现轨迹优化。该方法针对高自由度的移动机械臂的避障、路径平滑性、动力学约束和时间最优等多个目标，采用时空轨迹表示法可以通过直接对路点和时间控制，减少优化过程中的计算成本，实现高效优化，并采用智能优化算法克服非线性造成的寻求最优解困难的问题。

本发明授权一种基于改进NSGA-III的移动机械臂时空轨迹综合性能优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进NSGA-III的移动机械臂时空轨迹综合性能优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：移动机械臂初始路径生成：在给定的障碍物环境下运用A*算法搜索一条给定的自起点到终点的避障路径，作为接下来轨迹优化的初始轨迹，该轨迹只生成多个节点，包含空间信息不包含时间信息； 步骤2：轨迹时空参数化表示：对A*算法生成的初始轨迹点进行简化，按照距离障碍物的距离和距离最近的障碍物序号进行分类，对简化后的轨迹点用MINCO参数法进行轨迹表示； 设定轨迹片段数为5段，筛选出轨迹中除去起始点和目标点的4个点； 选择广义联合构型作为规划空间，其中qx,qy分别表示移动机械臂的移动底盘的位置，分别表示机械臂6个关节角度； 每段轨迹表示为次数为2s-1的多项式，因此每个轨迹的多项式的系数表示为一个2s*9的矩阵ci，假定每段轨迹的持续时间为Ti，那么该段轨迹表示为pit，整条轨迹表示为下列分段函数： 其中，βt＝[1,t,…,t2s-1]，进一步抽象出来得到的表达式如下： 为整条轨迹的抽象表示，c由中间路径点q和持续时间T确定； 步骤3：多目标函数建立； 将轨迹生成问题的多目标函数公式化如下： JT,i＝ωTTi8 其中，Js,i表示第i段轨迹的平滑成本，由第i段轨迹对q的s阶导求积分得到，JT,i表示第i段轨迹的时间成本，Jp,i表示第i段轨迹的附加惩罚项，该项考虑的是避障、动力学约束、末端位姿保持特定的轨迹，Mi表示第i个轨迹被分成了Mi个小段，IΣ·表示稀疏和密集采样策略，ωT、ωd表示时间和附加惩罚项的权重，d和D具体意义与附加惩罚项有关，通过求解等式6获得MINCO轨迹优化解； 步骤4：改进NSGA-III算法实现轨迹优化； 改进NSGA-III算法的自适应交叉概率pc和自适应变异概率pm如下： 其中，表示交叉概率的最小值和最大值，和表示变异概率的最小值和最大值，gen表示当前的种群个数，generation表示种群个体总数； 改进的NSGA-III算法，对交叉点做了随机数交叉处理，除了随机数交叉外，在交叉过程中，交换了基因片段在个体中的位置，还增强了个体之间的通信机制，在每一代中，算法会保留一部分优秀的个体，这些个体在下一代中仍然被使用，以确保优秀的遗传特征得以保留，通过这种方式，让目标函数跳出局部最小值，得到全局最优解。

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;余姚市机器人研究中心，其通讯地址为：315400 浙江省宁波市余姚市凤山街道冶山路479号科创大厦12楼；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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