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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利基于PSO线性自抗扰控制的机器人轨迹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：CN121541452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610084179.6，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权基于PSO线性自抗扰控制的机器人轨迹控制方法及系统是由陈柏全;滕诣迪;贾友谊;杨宸;唐晨海;杨思彤;吕思嘉;贾竣皓;顾苒;王章苹;夏浩;陶宇;况亚伟;杨希峰;和明;卞九辉设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PSO线性自抗扰控制的机器人轨迹控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PSO线性自抗扰控制的机器人轨迹控制方法及系统，将移动机器人的动力学方程通过坐标变换和输入重构转化为多个独立的二阶积分串联型通道，得到多个解耦通道；将每个解耦通道采用相同的LADRC控制器进行控制；对每个解耦通道设计一个独立的三阶LESO来估计状态和扰动；采用线性PD控制律生成基本控制量，利用估计的总扰动值，在控制量中进行实时补偿；将观测器和控制器带宽作为粒子的位置，将跟踪误差指标与控制代价指标作为适应度函数，通过粒子群优化算法搜索适应度函数最小值的最优参数组。本发明对移动机器人进行解耦，大大简化了控制系统的设计与实现复杂度，并引入粒子群优化算法对关键参数进行精确整定。

本发明授权基于PSO线性自抗扰控制的机器人轨迹控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于PSO线性自抗扰控制的机器人轨迹控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S01：将移动机器人的动力学方程通过坐标变换和输入重构转化为多个独立的二阶积分串联型通道，得到多个解耦通道； S02：将每个解耦通道采用相同的LADRC控制器进行控制； S03：对每个解耦通道设计一个独立的三阶线性扩张状态观测器来估计状态和扰动，具体包括： 针对每个解耦通道，设计一个独立的三阶线性扩张状态观测器来估计状态，和通道总扰动，通道，、分别为通道的位置和速度状态量，为通道的虚拟控制输入量； 三阶线性扩张状态观测器设计为： 式中：是对通道的位置的估计；是对通道的速度的估计；是对通道的总扰动的估计；，，分别为实际观测器增益系数，分别为变量的速度和加速度估计值，为扰动导数的估计值； S04：采用线性PD控制律生成基本控制量，利用估计的总扰动值，在控制量中进行实时补偿，具体包括： 设计虚拟控制输入以实现跟踪误差的快速收敛，采用线性PD控制器驱动系统，并使用线性扩张状态观测器的状态估计值和进行反馈： 其中，和分别为参考信号及其微分信号，和分别为比例和微分增益系数； 反馈控制律； 最终的虚拟控制输入结合了反馈控制律和总扰动估计： 施加于电机的最终物理控制输入为： 其中，为控制增益矩阵，为的伪逆，为驱动车轮半径；为机器人标称转动惯量；为机器人坐标系变量变换矩阵； S05：将观测器带宽和控制器带宽作为粒子群优化算法的粒子的位置，将跟踪误差指标与控制代价指标作为适应度函数，通过粒子群优化算法搜索出使适应度函数达到最小值的最优参数组合；将x轴、y轴和θ轴观测器带宽、、；x轴、y轴和θ轴控制器带宽、、用一个6维向量表示，将这个向量作为粒子j的位置： LADRC参数搜索空间为以这些参数的取值范围为边界所限定的6维超立方体空间；通过粒子群优化算法搜索出使适应度函数达到最小值的最优参数组合； 每个粒子j在搜索过程中，通过跟踪以下两个关键极值来实现位置更新：1个体最佳位置：粒子j在历次迭代中找到的、使适应度值最小的参数位置；2全局最佳位置：整个粒子群在历次迭代中找到的、使适应度值最小的参数位置； 在第k+1次迭代时，粒子j的速度和位置按照如下公式更新： 其中，是惯性因子，和是学习因子，、是之间的随机数。

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