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龙图腾网获悉宁波斯帝尔科技有限公司申请的专利基于自适应优化的NURBS曲线机器人轨迹偏移点聚焦拟合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：CN119511734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411696479.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于自适应优化的NURBS曲线机器人轨迹偏移点聚焦拟合方法是由樊辰阳;刘禹;周志雄;李东亚;陈鹏;许吉辉;陆佳贝;戴飞龙设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应优化的NURBS曲线机器人轨迹偏移点聚焦拟合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应优化的NURBS曲线机器人轨迹偏移点聚焦拟合方法，通过聚焦于误差偏移点的自适应优化，显著提升轨迹精度和计算效率。方法包括初始路径规划、NURBS曲线拟合、误差评估与偏移点提取、自适应优化及实时反馈调整。误差评估中采用均方根误差和最大绝对误差的双重指标，精准识别偏移点，利用遗传算法聚焦优化控制点、权重和节点向量，有效避免局部最优。适应度函数引入正则化项，平衡曲线复杂度与精度，实现轨迹的平滑性与可行性。最终轨迹通过多重反馈机制实现实时调整，提升机器人在动态环境中的鲁棒性。相比现有技术，本发明实现了轨迹生成的精度、实时性与环境适应性，尤其在复杂动态环境中达到了高效、精确的轨迹拟合效果。

本发明授权基于自适应优化的NURBS曲线机器人轨迹偏移点聚焦拟合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应优化的NURBS曲线机器人轨迹偏移点聚焦拟合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：初始路径规划，通过路径规划算法生成初始路径，并基于该路径提供NURBS曲线拟合的基础点； S2：NURBS曲线拟合，基于初始路径选择控制点并设定相应的权重和节点向量，生成初步的NURBS曲线，以使曲线具有基本平滑性； S3：误差评估与目标函数构建，构建误差评估模型，具体包括： 计算生成的NURBS曲线与初始路径的均方根误差RMSE，公式为： ； 其中，为初始路径上的坐标点，为拟合生成的NURBS曲线上对应的预测点； 计算最大绝对误差MAE，用于评估路径偏移的最大值，公式为： ； 使用均方根误差RMSE判断路径段的重合度是否满足要求，若重合度不满足预设要求，则提取最大偏移点以作为自适应优化的对象； S4：偏移点的自适应优化，利用遗传算法对S3提取的最大偏移点参数进行动态调整，包括以下子步骤： 第一子步骤：初始化种群，基于最大偏移前后区间的控制点、权重、节点向量随机生成初始种群； 第二子步骤：适应度评估，建立包含正则化项的适应度函数，用于平衡拟合误差与曲线复杂度，适应度函数公式为： ； 其中，FI为适应度，值越小表示拟合效果越好；RMSEI为当前个体的拟合误差；CI为复杂度度量，如包括但不限于控制点数量、曲线的二阶导数，λ为正则化权重参数； 第三子步骤：选择、交叉与变异，通过遗传操作选择适应度值较小的个体，并进行交叉与变异操作，生成新一代种群； 第四子步骤：迭代优化，根据适应度评估结果不断调整NURBS曲线的控制点、权重和节点向量，直至满足预设终止条件； S5：收敛判断与轨迹输出，设定误差阈值或最大迭代次数，当优化过程达到预设条件时，判断算法收敛并输出最终优化后的NURBS曲线轨迹； S6：轨迹执行与实时调整，基于优化后的NURBS曲线轨迹控制机器人运动，同时通过实时反馈机制根据环境变化对轨迹进行动态调整。

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