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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种机器人机械臂避碰规划方法、系统、介质及设备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：CN120269567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510635817.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机器人机械臂避碰规划方法、系统、介质及设备是由周乐来;任忠龙;孙旭;宋锐;田新诚;李贻斌设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人机械臂避碰规划方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及人机交互技术领域，提供了一种机器人机械臂避碰规划方法、系统、介质及设备，包括：对于观测人体姿态特征，通过特征编码层和编码器处理，得到姿态特征，对姿态特征通过解码器和特征解码层处理后，进行逆离散余弦变换，得到未来时刻人体姿态特征；对于观测人体轨迹特征，通过特征编码层和编码器处理，得到轨迹特征，对轨迹特征和姿态特征通过多头注意层进行特征融合，融合后的轨迹特征通过解码器和特征解码层处理后，进行逆离散余弦变换，得到未来时刻人体轨迹特征；将未来时刻人体姿态特征计算成人体模型，并将人体模型点云化，得到预测的动态人体点云；获取物体点云，与所述动态人体点云一起作为障碍物，进行避碰轨迹规划。

本发明授权一种机器人机械臂避碰规划方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种机器人机械臂避碰规划方法，其特征在于，包括： 获取若干历史时刻的观测人体姿态特征和观测人体轨迹特征； 对于观测人体姿态特征，通过特征编码层和编码器处理，得到姿态特征，对姿态特征通过解码器和特征解码层处理后，进行逆离散余弦变换，得到未来时刻人体姿态特征；对于观测人体轨迹特征，通过特征编码层和编码器处理，得到轨迹特征，对轨迹特征和姿态特征通过多头注意力层进行特征融合，融合后的轨迹特征通过解码器和特征解码层处理后，进行逆离散余弦变换，得到未来时刻人体轨迹特征；联合未来时刻人体轨迹特征和人体姿态特征，对特征编码层、编码器、解码器和特征解码层进行优化； 所述多头注意力层进行特征融合的步骤包括： 基于轨迹特征和姿态特征，计算查询Q、键K和值V，其中，基于查询、键和值，计算关联特征V，其中，用来进行归一化处理； 将未来时刻人体姿态特征计算成人体模型，并将人体模型点云化，得到预测的动态人体点云； 获取物体点云，与所述动态人体点云一起作为障碍物，进行避碰轨迹规划； 其中，包括： 1选定模型预测控制的状态为，其中，q，，分别为机械臂的角度、角速度、角加速度； 2机械臂的运动建模为离散随机动力系统的最优控制，其中，为在t时刻的状态在输入的控制下转换到时刻的状态的概率； 3从当前输入分布中采样批次、长度为的控制序列，对于每个批次，将采样得到的控制序列输入机械臂近似动力学模型，得到轨迹以及相应的状态序列和代价序列；其中，状态序列跟对应的代价序列的批次为N，长度为H； 并行计算出每个批次的代价，其中，是长度之外的终端代价，是折扣因子，用来偏向即时代价；采样批次为N，为输入一个批次控制序列得到的代价，为t时刻当前批次长度为H的控制序列的第h个控制，同理为t时刻当前批次长度为H的状态序列的第h个状态，为终端代价的参数，是人为指定的合理的参数； 4从批次控制序列中选择代价最低的控制序列的第一个输入作为当前状态的输入，即最优输入； 得到的是一个控制序列，是视野长度为H的控制序列，选择控制序列的第一个作为输入； 5使用当前采样的控制序列更新下一次采样的分布，更新分布的方差和均值，用于下一次采样；均值更新方程：，协方差更新方程：，和是更新的步长，权重的计算方程：；其中，为t时刻整个序列的第h位置采样分布的均值，为t时刻整个序列的第h位置采样分布的协方差；权重的计算公式中，代表的是第i个批次序列第h个位置的控制，代表的是第i个批次序列第h个位置的状态，为终端代价的参数； 6再次从分布采样控制序列，计算出控制输入，同时更新输入分布，以此循环，直到到达目标点； 、和是三个线性层的权重。

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