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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利基于智能任务监管的机械臂动态避障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：CN119458386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510060016.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于智能任务监管的机械臂动态避障方法是由黄捷;詹维捷;周宇设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能任务监管的机械臂动态避障方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于智能任务监管的机械臂动态避障方法，包括以下步骤：S1:采集位置信息集合；S2:基于机械臂的状态以及轨迹规划的要求，构建基本行为和复合行为用于零空间行为控制，并设置行为优先级作为动作信息；S3:基于机械臂的安全距离要求，设置控制障碍函数；S4:构建深度强化学习训练模型；S5:将位置信息集合与动作信息输入深度强化学习训练模型，根据设置的奖励函数获取对应的奖励，若根据所述信息得到机械臂末端与障碍物的距离小于最小安全距离，则机械臂的输入由控制障碍函数接管。本发明有效提高了机械臂在动态障碍物环境中的灵活性和适应性，并避免发生碰撞事故。

本发明授权基于智能任务监管的机械臂动态避障方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能任务监管的机械臂动态避障方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:采集机械臂末端执行器的位置信息、目标点的位置信息以及障碍物的位置信息，得到位置信息集合；S2:基于机械臂的状态以及轨迹规划的要求，构建基本行为和复合行为用于零空间行为控制，并设置行为优先级作为动作信息；S3:基于机械臂的安全距离要求，设置控制障碍函数；S4:构建深度强化学习训练模型，基于Actor-Critic算法对所述的深度强化学习训练模型的网络参数进行初始化，构建与位置信息和动作信息对应的状态空间函数并设置奖励函数；S5:将位置信息集合与动作信息输入深度强化学习训练模型，根据设置的奖励函数获取对应的奖励，将位置信息、所述动作信息和奖励存入经验池，并从所述经验池中根据规则选取样本，以更新Actor-Critic算法，若根据所述位置信息得到机械臂末端与障碍物的距离小于最小安全距离，则机械臂的输入由控制障碍函数接管；所述基本行为包括运动行为和避障行为，具体的：运动行为中，定义为驱动机械臂沿期望轨迹运动的可控任务变量，机械臂末端执行器的位置坐标为，运动行为的参考速度为： 其中，R表示实数，为的伪逆矩阵，，为机械臂的雅可比矩阵，为运动行为的雅可比矩阵；为期望任务函数，为期望任务函数的一阶导数，代表期望任务的速度；为任务增益，为任务误差；表示任务是一个三维向量，且每个分量都是实数；避障行为中，定义为使机械臂末端执行器能够在沿着期望轨迹移动的过程中提供避障支持的避障行为可控任务变量，避障行为的参考速度为： 其中为的伪逆矩阵，，为避障行为的雅可比矩阵；为障碍物坐标；为任务增益；为任务误差，为安全距离。

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