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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于IDMO-PID的磁控胶囊机器人精确运动控制器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：CN116643485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310330657.3，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种基于IDMO-PID的磁控胶囊机器人精确运动控制器是由王百一;胡梦雅;刘新华;华德正;成江昊;祁鹏;格热戈尔茨·罗尔奇克设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于IDMO-PID的磁控胶囊机器人精确运动控制器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于IDMO‑PID的磁控胶囊机器人精确运动控制器，包括磁控胶囊机器人以及外部磁源，磁控胶囊机器人放置在人体胃部，外部磁源设置在人体外侧；本发明通过对胶囊机器人运动方式和空间磁场合理解析，优化设计胶囊机器人的运动控制系统；基于线性递减惯性权重因子和柯西‑高斯变异策略对侏儒猫鼬优化算法的种群位置更新阶段和最优解输出阶段进行优化，有效改善并合理平衡了基础侏儒猫鼬优化算法在不同阶段的全局搜索能力和局部搜索能力，提高算法的收敛进度和收敛速度；通过改进的侏儒猫鼬优化算法对胶囊机器人的运动控制系统参数进行优化，实现胶囊机器人在多源空间磁场下的精确运动。

本发明授权一种基于IDMO-PID的磁控胶囊机器人精确运动控制器在权利要求书中公布了：1.一种基于IDMO-PID的磁控胶囊机器人精确运动控制器，包括磁控胶囊机器人以及外部磁源，其特征在于：所述磁控胶囊机器人放置在人体胃部，所述外部磁源设置在人体外侧； 所述磁控胶囊机器人包括外壳以及设置在外壳内的采样组件，所述外壳内设有铁磁环单元以及铁磁流体单元，所述采样组件包括摄像模块6以及可伸缩采样针头11； 所述磁控胶囊机器人的运动控制方法，包括以下步骤： 步骤一、通过对胶囊机器人运动方式和空间磁场解析，优化设计胶囊机器人的运动控制系统； 步骤二、基于线性递减惯性权重因子和柯西-高斯变异策略对侏儒猫鼬优化算法的种群位置更新阶段和最优解输出阶段进行优化； 其中，基础的侏儒猫鼬优化算法如下所示： 侏儒猫鼬优化算法是一种基于侏儒猫鼬的群体觅食行为提出的一种群体智能优化算法，模拟侏儒猫鼬觅食、侦察和保姆的三种社会职能； 侏儒猫鼬以由雌性首领引导种群进行食物源的搜寻；一旦满足保姆交换条件，即当阿尔法组未能寻找到合适的食物时，将交换阿尔法组和保姆组的成员，且阿尔法组同时进行觅食和寻找睡眠丘； 雌性首领在阿尔法组中产生，阿尔法组中每个雌性个体成为首领的概率为α，计算公式如下： 其中，fiti是第i个个体的适应度，N是侏儒猫鼬种群中个体的总数，阿尔法组的个体数量为n′，bs为保姆的数量； 阿尔法组成员将共行并进行受食，食物源的候选位置由8式给出： xi+1＝xi+phi×peep×xi-xrand9 其中，xi+1是找到的食物源新位置，xi为雌性首领的当前位置，phi是均匀分布在[-1,1]之间的随机数，xrand是阿尔法组中的随机个体； 保姆交换条件是用于重置阿尔法组和保姆组中的猫鼬个体；当阿尔法组成员未能搜寻到合适的食物时，认为阿尔法组成员能力不足，将交换阿尔法组和保姆组的成员，交换条件满足后，阿尔法组将同时进行受食和寻找睡眠丘，计算公式如下： xb＝lb+rand*ub-lb10 其中，xb为交换后个体的新位置，ub和lb分别为搜索空间的上界和下界，rand是0到1之间的随机数； 保姆交换后的觅食行为由阿尔法组中每个雌性个体成为首领的概率公式实现； 睡眠丘是猫鼬休息的场所，而猫鼬不会回到之前的睡眠丘，这种生活模式能够避免搜索区域被过度开发的问题； 新搜寻到的睡眠丘的数学模型如下： 其中，xsm为新的睡眠丘的位置，是决定猫鼬移动到新睡眠丘的方向向量，是睡眠丘的平均值，计算公式如下： 其中，smi代表睡眠丘值： 式中，CF表示猫鼬种群移动能力的参数，会随着迭代次数线性递减，计算公式如下： 其中，t为当前迭代次数，T为最大迭代次数； 在侏儒猫鼬搜寻睡眠丘阶段，引入线性递减惯性权重因子对算法进行优化，其公式如下： 其中：T表示最大的迭代次数；t表示当前的迭代次数；wmax和wmin分别表示设定的最大惯性权值和最小惯性权值； 对于侏儒猫鼬搜寻睡眠丘阶段数学模型，基于线性递减惯性权重因子优化，优化后的数学模型如下： 在DWO算法迭代后期，多个侏儒猫鼬个体容易聚集，容易陷入局部最优；为防止算法陷入停滞，引入柯西-高斯变异策略；在每次迭代结束时，选取适应度最优的个体进行柯西-高斯变异，若变异后的位置优于当前位置，则选择位置较好的个体进入下一次迭代；柯西-高斯扰动公式为： 其中：为第t次迭代中变异前的位置；表示第t次迭代中变异后的位置；Cauchy0,1和Gauss0,1分别是满足柯西分布和高斯分布的随机变量；随着迭代逐渐减小；逐渐增大； 步骤三、通过改进的侏儒猫鼬优化算法对胶囊机器人的运动控制系统参数进行优化，实现胶囊机器人在多源空间磁场下的精确运动。

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