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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于Transformer与扩散模型的机械臂路径规划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：CN120921369B 。

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：202511050099.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于Transformer与扩散模型的机械臂路径规划方法是由左国玉;张书文;周纪勇设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer与扩散模型的机械臂路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer与扩散模型的机械臂路径规划方法，属于机器人技术领域，包括采集环境信息生成参考路径，构建训练数据集；构建条件扩散Transformer预测网络，提取特征，实现多模态路径预测；对参考路径施加高斯噪声，对条件扩散Transformer预测网络进行去噪训练；结合扩散模型与成本引导机制，优化从高斯分布采样的噪声路径，直至生成平滑无碰撞路径；评估候选路径，生成机械臂关节控制指令；机械臂执行规划轨迹，并进行实时感知与在线重规划。本发明将环境感知、Transformer编码和扩散生成有机结合，在复杂障碍场景下快速生成既平滑又避障的多条可行轨迹，具有良好的泛化能力，可适应不同场景和维度变化。

本发明授权一种基于Transformer与扩散模型的机械臂路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer与扩散模型的机械臂路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、随机采样不同障碍物配置以初始化环境并记录环境信息，采用混合规划策略在二维与三维场景中生成参考路径：首先通过RRT-Connect获取粗略初始轨迹，然后借助GPMP2优化器对其进行细化与平滑处理，构建含障碍物和起终点信息的训练数据集； S2、构建条件扩散Transformer预测网络，条件扩散Transformer预测网络由路径编码器、时空感知环境编码器和条件扩散Transformer解码器三部分组成；路径编码器和时空感知环境编码器用于提取障碍物几何特征与轨迹全局依赖特征；条件扩散Transformer解码器用于融合上述特征，实现多模态路径预测； S3、对参考路径施加高斯噪声，采用条件扩散Transformer预测网络进行逐步去噪训练，使条件扩散Transformer预测网络学习每一扩散步长下的去噪分布； S4、在去噪训练的每一个时间步中结合扩散模型与成本引导机制，优化从高斯分布采样的噪声路径； 引入的成本引导机制包括碰撞成本和平滑成本这两项成本函数，按照下式对逆扩散预测均值进行梯度调整，表达式如下： ； ； 其中，与分别代表碰撞成本和平滑成本的系数，为与当前噪声方差成比例的步长系数； S5、重复S4直到得到平滑无碰撞的路径； S6、综合选取平滑度和路径长度最短的路径作为最优轨迹，将最终生成的多候选路径经多目标评估与逆运动学转换，生成机械臂关节控制指令； S7、机械臂执行规划轨迹，并通过实时感知与在线重规划保证动态环境下的安全与精度。

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