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龙图腾网获悉济南职业学院申请的专利基于智能算法的工业机器人轨迹优化的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：CN121105038B 。

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：202511650664.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于智能算法的工业机器人轨迹优化的控制方法是由刘延利;孙国艳;郭红设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能算法的工业机器人轨迹优化的控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业机器人控制技术领域，公开了基于智能算法的工业机器人轨迹优化的控制方法。该方法包括采集机器人执行多种任务时的关节位置信息、工具中心点坐标及运动时间序列，存储至轨迹数据库；清洗筛选数据后，提取含路径点序列、速度分布、加速度轮廓的特征集；构建神经网络结构的智能优化算法模型，用特征集训练使其学习轨迹优化策略；解析当前任务的目标位置坐标与运动约束条件，得到初始轨迹参数；将初始参数输入训练好的模型，输出含路径点列表和速度曲线的优化轨迹序列，再生成控制指令驱动机器人运动。该方法可适配不同任务，提升轨迹合理性与运动稳定性，贴合工业生产实际。

本发明授权基于智能算法的工业机器人轨迹优化的控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能算法的工业机器人轨迹优化的控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集工业机器人在执行多种工作任务时产生的运动轨迹数据，运动轨迹数据包括关节位置信息、工具中心点坐标和运动时间序列，并将运动轨迹数据存储在轨迹数据库中； 对轨迹数据库中的运动轨迹数据进行清洗和筛选，提取运动轨迹数据的特征集，特征集包括路径点序列、速度分布和加速度轮廓； 构建智能优化算法模型，智能优化算法模型采用神经网络结构，使用特征集对智能优化算法模型进行训练，使智能优化算法模型学习轨迹优化策略； 获取当前工业机器人的任务描述信息，任务描述信息包括目标位置坐标和运动约束条件，解析任务描述信息得到初始轨迹参数； 将初始轨迹参数输入训练完成的智能优化算法模型，智能优化算法模型输出优化后的运动轨迹序列，优化后的运动轨迹序列包括路径点列表和速度曲线； 根据优化后的运动轨迹序列生成控制指令，通过工业机器人的控制器驱动各关节电机，使工业机器人按照优化后的运动轨迹序列运动； 所述采集工业机器人在执行多种工作任务时产生的运动轨迹数据的步骤包括： 通过安装于工业机器人关节处的编码器传感器采集关节角度数据； 通过视觉系统捕捉工具中心点的空间坐标数据； 记录每个运动时间戳对应的关节角度数据和工具中心点坐标数据； 将关节角度数据、工具中心点坐标数据和运动时间戳数据关联任务标识符，任务标识符包括任务类型和工件编号； 将关联后的运动轨迹数据存储到轨迹数据库的数据表中； 所述构建智能优化算法模型的步骤包括： 初始化神经网络模型的层结构和参数，神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层； 将特征集中的路径点序列、速度分布和加速度轮廓作为训练输入数据； 设置优化目标函数，优化目标函数包括路径最短和平滑度最高； 使用梯度下降算法调整神经网络模型的参数，最小化优化目标函数； 验证训练后的智能优化算法模型在测试数据集上的性能，保存模型参数； 所述获取当前工业机器人的任务描述信息的步骤包括： 接收来自用户输入或上位系统的任务指令； 解析任务指令中的目标位置坐标，目标位置坐标包括三维空间坐标； 提取任务指令中的运动约束条件，运动约束条件包括最大速度限制、加速度限制和避障区域； 将目标位置坐标和运动约束条件组合成初始轨迹参数。

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