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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于内环性能反馈和能量罐的机械臂自适应阻抗控制方法及系统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：CN121374658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511973932.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于内环性能反馈和能量罐的机械臂自适应阻抗控制方法及系统是由程诚;李成;吴洪状;刘于一;陈涛;樊成设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于内环性能反馈和能量罐的机械臂自适应阻抗控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于内环性能反馈和能量罐的机械臂自适应阻抗控制方法及系统，通过构建内外环协同的阻抗控制框架：外环采用基于强化学习的阻抗控制器，内环采用滑模控制器，将内环滑模控制器的动态性能指标实时反馈至外环强化学习智能体，指导阻抗参数的自适应调整；同时，通过力力矩传感器检测机械臂交互功率，并利用能量罐机制对强化学习输出进行能量约束，防止训练和执行阶段的能量过冲和系统失稳。该方法实现力位混合控制性能的同时，使机械臂在复杂或未知环境下保持柔顺性、安全性及能量稳定性，提升机械臂与环境交互的鲁棒性和控制精度，构成一个具有动态性能约束、能量约束且学习自适应的综合控制闭环。

本发明授权一种基于内环性能反馈和能量罐的机械臂自适应阻抗控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于内环性能反馈和能量罐的机械臂自适应阻抗控制方法，其特征在于，包括： 搭建机械臂内外环协同控制框架和能量罐，所述内外环协同控制框架包括强化学习智能体、外环、内环，外环采用阻抗控制器，内环采用滑模控制器； 获取机械臂关节运动过程中末端执行器的力力矩传感器数据及位姿传感器数据，同时获取滑模控制器内环的跟踪误差和滑模面变量；根据所述力力矩传感器数据与位姿传感器数据计算机械臂与外界环境的交互功率，并基于所述交互功率对能量罐的能量状态进行更新；对所述传感器数据、滑模面变量及能量罐的能量状态进行归一化处理，构建用于表征机械臂当前运行状态的状态向量； 定义强化学习智能体的奖励函数，将机械臂当前状态向量作为强化学习智能体的当前状态空间，智能体的策略网络基于当前状态空间生成智能体动作，所述智能体动作包括阻抗参数与期望接触力，依据奖励函数计算智能体动作的奖励值，并利用所述奖励值优化强化学习的策略网络参数，最终输出调制后的智能体动作； 将调制后的智能体动作输入阻抗控制器生成期望关节力矩； 通过滑模控制器将期望关节力矩转换为用以控制机械臂关节运动的实际控制力矩； 所述获取机械臂关节运动过程中末端执行器的力力矩传感器数据及位姿传感器数据，包括： 基于机械臂末端执行器的六维力力矩传感器和位置速度传感器，实时测量机械臂与环境之间的作用力及力矩、末端线速度与角速度； 基于作用力、力矩、线速度、角速度计算机械臂的交互功率，公式为： ； 所述获取滑模控制器内环的跟踪误差和滑模面变量，包括： 将滑模控制器的滑模面在相邻采样点的差分速率作为滑模面的抖振速度，公式为： ； 其中，为k时刻的差分速率，为k-1时刻的差分速率，为间隔时刻，为k时刻的滑模面的抖振速度； 所述对能量罐的能量状态进行更新，包括： 设置接触力阈值，当作用力的模值超过接触力阈值时，根据交互功率更新能量罐的能量状态，公式为： ； 其中，为控制周期，为k+1时刻的能量罐的能量状态，为k时刻的交互功率； 当作用力的模值不超过接触力阈值时，能量罐的能量状态保持不变； 所述对所述传感器数据、滑模面变量及能量罐的能量状态进行归一化处理，构建用于表征机械臂当前运行状态的状态向量，包括： 对滑模面的抖振速度进行指数平滑处理得到平滑后的性能反馈值，公式为： ； 其中，为平滑系数； 将性能反馈值通过归一化处理得到内环性能指标数据，公式为： ； 其中，为性能反馈值在离线标定时取训练试验数据的5%分位数，为性能反馈值在离线标定时取训练试验数据的95%分位数； 计算机械臂末端实际位置x与预设的期望位置之间的位置误差，计算机械臂末端实际速度与预设的期望速度之间的速度误差，从所述六维力力矩传感器获取末端实际接触力，获取归一化后的能量罐的能量状态和归一化后的内环性能指标数据； 基于位置误差、速度误差、末端实际接触力、能量罐的能量状态及内环性能指标数据，获得机械臂当前状态向量。

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