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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于拓扑表征的机器人运动泛化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：CN116476061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310451354.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于拓扑表征的机器人运动泛化方法是由黎奕辉;管贻生;伍家俊;朱海飞设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于拓扑表征的机器人运动泛化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于拓扑表征的机器人运动泛化方法，通过将机器人网格化，采用的运动表征方式能有效地编码机器人网格的拓扑结构和空间关系，综合考虑了机器人各节点间的耦合关系，因而相对于采用机器人末端姿态、关节角等现有表征方式建模训练的方法，采用本发明得到的泛化动作具有与示范动作更高的几何形状相似度，并且保留了示范网格的拓扑结构和空间关系。另外，所提出的基于拓扑表征的运动泛化方法具有通用性。既可面向相同机器人系统间的运动泛化任务，也可以面向不同机器人系统间的运动泛化任务；既可实现单机器人间的运动泛化，也可以实现多机器人系统间的运动泛化。

本发明授权一种基于拓扑表征的机器人运动泛化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于拓扑表征的机器人运动泛化方法，其特征在于，包含示范数据处理和运动泛化； 示范数据处理包括： A1、对于示范数据中的每一帧，即示范机器人的每一个状态，对示范机器人进行节点化，将示范机器人转换为多个节点，得到节点集V；各节点与示范机器人各连杆的坐标系原点重合，并具有与其相同的坐标值； A2、利用德劳内三角剖分法对步骤A1得到的节点进行网格化，得到网格M＝V,E,F,其中E为网格的边集，F为网格的面集； A3、利用网格的拓扑结构及拉普拉斯矩阵编码节点间的空间关系，通过网格的拓扑结构及拉普拉斯矩阵共同表征示范机器人的状态； 运动泛化包括： B1、对泛化机器人进行与示范机器人相同的节点化处理，将示范机器人的网格拓扑结构迁移给泛化机器人，从而完成泛化机器人的网格化； B2、构建示范机器人网格和泛化机器人网格的变形能量函数； B3、得到变形能量函数后，进行变形最优化求解； B4、通过普氏分析的关节空间映射方法，求解非典型工作空间到关节空间的映射问题，得到最后的泛化结果。

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