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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于二次规划和零化神经网络的冗余并联机械臂运动规划方法、系统及机器人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：CN118305791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202410461125.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于二次规划和零化神经网络的冗余并联机械臂运动规划方法、系统及机器人是由黎卫兵;伍海媚;邹艳英;潘永平;黄凯设计研发完成，并于2024-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二次规划和零化神经网络的冗余并联机械臂运动规划方法、系统及机器人在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二次规划和零化神经网络的冗余并联机械臂运动规划方法、系统及机器人，包括如下步骤：规划关节受限冗余并联机械臂末端执行器的预期运动轨迹；根据具体的并联机械臂建立其相应的二次规划控制方案；通过求二次规划问题的一阶最优条件，将约束优化问题转化成非线性方程组；使用非线性互补问题函数处理步骤三的一阶最优条件；构建误差监测函数并设计零化神经网络求解器；将所得结果发送给下位机，驱动并联机械臂运动。本发明相比其他方法而言，神经网络参数更少和计算时间减少、求解精度高、无需训练和迭代计算、并可实现关节极限躲避功能，保障并联机械臂的安全性及其末端执行器的高精度定位。

本发明授权基于二次规划和零化神经网络的冗余并联机械臂运动规划方法、系统及机器人在权利要求书中公布了：1.一种基于二次规划和零化神经网络的冗余并联机械臂运动规划方法，其特征在于，包括下述步骤： 步骤一、规划关节受限冗余并联机械臂末端执行器的预期运动轨迹，即并联机械臂末端执行器的理想速度的设定； 步骤二、根据具体的并联机械臂建立其相应的二次规划控制方案；首先，设计性能指标为等式约束为和以及双端约束为q‑≤q≤q+和其中表示末端执行器的速度，W1和W2表示加权矩阵，q和分别代表驱动关节长度和长度变化率，q‑和q+分别代表驱动关节长度的上下限，和分别代表驱动关节长度变化率的上下限，J表示雅可比矩阵，K为定常矩阵；然后，通过等价转化方法将驱动关节长度及其长度变化率所受到的两个双端约束整理成一个双端约束最后，再通过引入矩阵W＝W1+JTW2J∈R6×6，以及Z＝J统一表征成具有一般形式的二次规划问题，其中性能指标为等式约束为双端约束为步骤三、基于一阶优化条件处理二次规划问题中的双端约束，将约束优化问题转化成非线性方程组；首先，通过引入决策变量y∈R6，将双端约束进行改写；然后，通过求得二次规划问题的一阶最优条件，将原问题转化为非线性方程组；通过引入决策变量y∈R6，将双端约束为改写为其中是凸集且满足一阶最优条件为： 其中表示凸集在点y处的法锥，λ和ω代表拉格朗日乘子； 步骤四、使用非线性互补问题函数处理步骤三的一阶最优条件，基于非线性互补问题NCP函数将非线性方程组进一步转化为gt,x＝0，其中步骤五，构建误差监测函数并设计ZNN求解器；首先，定义误差监测函数et:＝gt,x；其次，为使误差收敛，使用演化法则其中α为收敛参数，Φ·表示激活函数阵列，推导得到一种全新的ZNN求解器；最后，通过ZNN求解器求解得到约束优化问题的最优解，进而获得并联机械臂驱动关节的长度变化率步骤六、将步骤五的所得结果或其积分q发送给下位机，驱动并联机械臂运动，进而完成预期运动轨迹。

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