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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利一种带两级扰动补偿的动态视觉伺服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：CN118372238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202410473386.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种带两级扰动补偿的动态视觉伺服控制方法是由盛春阳;樊嘉瑞;王海霞;卢晓;张治国;聂君;宋诗斌;孙巧巧设计研发完成，并于2024-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种带两级扰动补偿的动态视觉伺服控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种带两级扰动补偿的动态视觉伺服控制方法，属于机械臂视觉伺服控制技术领域，其步骤为：设计基于虚拟视觉伺服的位姿与速度估计器；利用末端执行器运动模型和位姿与速度估计器结果，分别设计位置卡尔曼滤波器和旋转角卡尔曼滤波器，对估计结果进行滤波处理后重新合成位姿矩阵和速度矩阵；利用单关节动力学方程为机械臂各关节独立设计非线性自抗扰控制器；引入沙猫群算法为自抗扰控制器进行参数整定。本发明仅利用图像信息估计所需信息，且降低了图像噪声的影响，设计的非线性自抗扰控制器，能够估计和补偿不确定性，设计的参数整定方法减少了参数整定耗费的人工时间，提高了视觉伺服的控制性能。

本发明授权一种带两级扰动补偿的动态视觉伺服控制方法在权利要求书中公布了：1.一种带两级扰动补偿的动态视觉伺服控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、设计基于虚拟视觉伺服的位姿与速度估计器；步骤2、利用末端执行器运动模型和位姿与速度估计器结果，分别设计位置卡尔曼滤波器和旋转角卡尔曼滤波器，对估计结果进行滤波处理后重新合成位姿矩阵和速度矩阵；步骤3、利用单关节动力学方程为机械臂各关节独立设计非线性自抗扰控制器；步骤4、利用经验公式法为部分参数确定取值范围，引入沙猫群算法为自抗扰控制器进行参数整定；所述步骤4中具体过程如下：步骤4.1、初始化参数；假设沙猫的种群规模为N，所优化的参数的维数为n，搜索空间的上下限分别为ub、lb，迭代最大次数为T；自抗扰控制器中部分参数取值为α0＝0.25，α1＝0.5，δ0＝δ1＝0.01，其余参数用沙猫群算法进行整定，取值范围为β01∈[0,150]，β02∈[0,7500]，β03∈[0,12500]，β1∈[0,500]，β2∈[0,50]，b0∈[0,5]；设置适应度函数：J＝∫w1|e1|+w2|ez1|+w3|ez2|+w4|u|*tdt；20式中，J为适应度值，w1、w2、w3、w4为权重因子；e1为反馈误差；ez1、ez2为ESO所观测的角度q和角速度的误差；u为输入力矩；步骤4.2、初始化种群；引入PWLCM混沌映射，进行PWLCM混沌种群初始化，如下所示： Pc＝lb+ub-lb*xi+1；22式中，xi为rand函数产生的随机数，xi+1为PWLCM混沌映射后的随机数，Fp为PWLCM混沌映射的整体函数，p为PWLCM混沌映射的控制参数，p∈0,0.5，xi∈0,1，i为当前迭代个体序号；Pc为沙猫个体的初始位置；然后根据所设计的适应度函数计算沙猫个体的适应度值，选择最优的沙猫个体作为最佳位置Pbc，其余个体在后续迭代中向该个体附近移动；步骤4.3、搜寻最优参数值，进行搜索行为和攻击行为；假设SM模拟了沙猫的听觉特征，其值为2，听觉灵敏度rG表达式为： 式中，t'为当前迭代次数，T为最大迭代次数；为避免陷入局部最优，每只沙猫的灵敏度范围是不同的，其表达式为：r＝rG*rand；24式中，r表示每只沙猫的灵敏度范围，rand为0到1的随机数；听觉灵敏度rG随着迭代次数的增加由2线性递减为0，因此引入一种非线性调整策略来描述沙猫种群的捕猎过程： 式中，η为控制曲线非线性程度的参数；利用公式25为rG赋值，根据η值不同，rG的曲线也发生变化；W为控制搜索行为和攻击行为过渡的参数，其表达式为：W＝2*rG*rand-rG；26当|W|＞1时，沙猫进行搜索行为，每只沙猫根据最佳位置Pbc、当前位置Pc及灵敏度范围r更新自己的位置，因此沙猫能够找到其他可能的最佳猎物位置；沙猫群搜索行为的数学模型为：Pct+1＝r*Pbct-rand*Pct；27式中，Pct+1为沙猫群进行搜索行为后移动到的位置；当|W|≤1，沙猫进行攻击行为，首先按照最佳位置Pbc和当前位置Pc来生成一个随机位置，其表达式为：Pr＝|rand*Pbct-Pct|；28假设沙猫的灵敏度范围是一个圆，利用轮盘赌法给每一只沙猫随机选择一个角度θ，最后通过公式29实现攻击行为；沙猫群攻击行为的数学模型为：Pc't+1＝Pct-r*Pr*cosθ；29式中，Pc't+1为沙猫群进行攻击行为后移动到的位置，Pr为随机位置；步骤4.4、将当前迭代中的沙猫个体所代表的参数值赋给NLADRC控制器，并分别运行视觉伺服系统，按照不同的参数取值，系统会输出不同的性能指标，计算各自的适应度值；步骤4.5、引入淘汰机制，将参数整定效果最差，即适应度最高的沙猫个体进行淘汰，并为了保持种群总数不变，根据当前沙猫群位置的区间随机生成新的个体；步骤4.6、判断是否达到最大迭代次数，若没有达到，则进行下一轮搜索行为和攻击行为，继续寻找最佳猎物位置，即最佳参数值；若达到最大迭代次数，则结束沙猫群参数整定，得到当前迭代次数下的最优NLADRC参数值。

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