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龙图腾网获悉哈工大苏州研究院;哈尔滨工业大学申请的专利基于在线质心轨迹优化的人形机器人高动态跳跃运动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：CN118682750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202410752975.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于在线质心轨迹优化的人形机器人高动态跳跃运动控制方法是由查富生;王相吉;何世林;郭伟;王鹏飞;孙立宁设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于在线质心轨迹优化的人形机器人高动态跳跃运动控制方法在说明书摘要公布了：一种基于在线质心轨迹优化的人形机器人高动态跳跃运动控制方法，属于机器人技术及人工智能领域。本发明针对现有人形机器人在复杂环境的跳跃运动控制中，不能在线优化运动轨迹，实时性差并且影响控制精度的问题。包括基于人形机器人动力学模型得到心动力学模型，再转换得到单刚体模型；构建单刚体模型约束条件，并优化求解人形机器人的期望跳跃运动质心轨迹；利用模型预测控制器对期望跳跃运动质心轨迹进行跟踪，并计算跟踪过程中人形机器人的足底接触力；再利用全身控制器计算得到跟踪过程中人形机器人全身驱动关节的期望位置、期望速度和期望驱动力矩，通过执行机构对人形机器人进行跳跃运动控制。本发明用于人形机器人高动态跳跃运动控制。

本发明授权基于在线质心轨迹优化的人形机器人高动态跳跃运动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于在线质心轨迹优化的人形机器人高动态跳跃运动控制方法，其特征在于， 基于人形机器人动力学模型，得到人形机器人质心动力学模型； 基于对人类完整跳跃过程的分析，将人形机器人跳跃过程分为起跳、腾空和着陆三个阶段，对质心动力学模型进行转换得到单刚体模型；构建单刚体模型的约束条件，并优化求解人形机器人在设定初始位置、设定目标位置与设定代价函数权重条件下的期望跳跃运动质心轨迹； 利用模型预测控制器对所述期望跳跃运动质心轨迹进行跟踪，并计算跟踪过程中人形机器人的足底接触力；再利用全身控制器计算得到跟踪过程中人形机器人全身驱动关节的期望位置、期望速度和期望驱动力矩，通过执行机构对人形机器人进行跳跃运动控制； 利用全身控制器计算得到跟踪过程中人形机器人全身驱动关节的期望位置和期望速度的方法为： 计算动态任务序列中第i个任务迭代后所获取的驱动关节位置向量变化量Δqi： 式中Ji为第i个任务的雅可比矩阵；ei为第i个任务的跟踪误差；Ji|pre为第i个任务的雅可比矩阵在先前任务零空间上的投影，为优先级雅可比矩阵；为利用奇异值分解svd方法或qr分解方法求取的对应矩阵的伪逆， 优先级雅可比矩阵形式为： Ji|pre＝JiNi-138， Ni-1＝N1|0…Ni-1|i-239， N0＝I41， 式中Ni-1|i-2为第i-1个任务在第i-2个任务零空间上的投影矩阵； 计算得到： 式中为第i个任务迭代后所获取的驱动关节速度，为第i个任务的期望速度，为第i-1个任务迭代后设定的驱动关节速度，为第i个任务迭代后所获取的驱动关节加速度，为第i个任务的设定加速度，为第i-1个任务迭代后设定的驱动关节加速度；为第i个任务的期望加速度，Kp为位置反馈增益，为第i个任务的期望，wi为第i个任务，Kd为速度反馈增益，为第i个任务的实际速度； 利用全身控制器计算得到跟踪过程中人形机器人全身驱动关节的期望驱动力矩的方法为：利用二次规划的方法构建期望驱动力矩的优化问题： s.t.κFr≥046， 式中为期望角加速度，Fr为足底接触力向量，为角加速度的松弛量，为正定对称矩阵三，为足底接触力向量的松弛量,为正定对称矩阵四，为足底与地面的相对位移加速度，wc为正定对称矩阵五；κ为摩擦锥约束的参数矩阵；S为单边约束力参数矩阵，为足底最大接触力向量，Sf为选择矩阵，M为质量矩阵，C为科氏力矩阵，G为重力项；为全身控制器提供的期望角加速度；为人形机器人驱动自由度的选择矩阵，n为自由度数；为实数集；为堆叠的足底接触雅可比矩阵，nc为与地面接触的足数量；τmin为接触力矩最小值，τmax为接触力矩最大值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈工大苏州研究院;哈尔滨工业大学，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市吴中区南官渡路500号太湖金港商业综合体K栋20层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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