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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利一種基于自校正控制的空間閉環雙臂機器人運動控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116141329B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310200601.6，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種基于自校正控制的空間閉環雙臂機器人運動控制方法是由史玲玲;閆鑫樂;單明賀;肖曉龍;何蔚然設計研發完成，并于2023-03-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自校正控制的空間閉環雙臂機器人運動控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于自校正控制的空間閉環雙臂機器人運動控制方法，屬于空間機器人控制技術領域。針對空間中具有未知慣性參數的非合作目標，將雙臂同時作為任務臂捕獲目標形成閉環系統，在建立該閉環機器人系統運動學和動力學模型的基礎上，將閉環動力學模型轉換為目標未知慣性參數的辨識模型。該方法首先，根據目標在笛卡爾空間中的期望軌跡，計算得到機器人關節的期望軌跡，然后測量得到機器人關節的實際軌跡，以期望軌跡與實際軌跡為輸入計算控制力矩。借助有限時間估計、期望速度反饋、期望位置反饋，通過未知參數辨識模型實時更新雙臂機器人的閉環動力學模型。本發明提出的控制算法實現了空間雙臂機器人捕獲未知慣性參數非合作目標的協調控制，可應用于翻滾目標抓捕后的消旋，且該方法在外界干擾存在的條件下依舊呈現很高的控制精度與魯棒性。

本發明授權一種基于自校正控制的空間閉環雙臂機器人運動控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自校正控制的空間閉環雙臂機器人運動控制方法，其特征在于：具體包括以下步驟： 步驟1：建立雙臂空間機器人閉環運動學模型，并采用牛頓—歐拉方法建立空間機器人的閉環動力學模型： 步驟1.1：上述步驟1所建立的空間機器人閉環運動模型為： 其中表示廣義坐標向量，其中α,β,γ為基座姿態，φi ki＝1,2,…,n,k＝1,2為兩個操作臂的各n個關節旋轉角度，且Xt＝[rtx,rty,rtz,θtα,θtβ,θtγ]T，rtx,rty,rtz表示目標位移，θtα,θtβ,θtγ表示目標姿態；表示系統的雅可比矩陣； 步驟1.2：根據牛頓—歐拉算法建立的系統動力學模型為： 代表基座姿態調整力矩和關節力矩，是系統的慣性矩陣，表示非線性項； 步驟2：基于步驟1建立的動力學模型，以抓捕目標的未知慣性參數為輸出，建立該系統的參數辨識模型，并以期望關節軌跡與實際關節軌跡定義誤差函數； 步驟2.1：上述步驟2中以抓捕目標的未知慣性參數為輸出，建立該系統的參數辨識模型方法為： 在步驟1.2所述的中存在著目標的一些未知慣性參數，式2中以關節狀態為輸入，輸出控制力矩；在辨識模型中，考慮以未知慣性參數為輸入，q作為系統已知狀態參數，輸出控制力矩： τ＝Yp+YB3 其中為動力學參數辨識模型的線性回歸矩陣，為辨識模型的非線性項，為非合作目標未知的參數，且p＝[bxt 1,byt 1,bzt 1,Itx,Ity,Itz]T； 步驟2.2：上述步驟2中定義的誤差函數為： 其中Λ＝ΛT0； 步驟3：基于步驟2建立的參數辨識模型，設計參數的自適應律以及閉環系統控制律實現組合體的穩定控制： 將步驟2.1所述式3以及步驟2.2所述式4代入步驟1.2所述式2中，可得： 步驟3.1：依據所述式5設計的閉環系統控制律為： τr＝-K2es||es||+ξ7 其中τr為魯棒項，K1和K2為選定的控制增益矩陣，且K1,K20；將式6代入到式5中，可得系統誤差動力學表達式： 其中自適應變量為目標未知慣性參數p的估計值； 步驟3.2：針對所述設計的系統控制律，對自適應變量設計一個參數的實時估計律： 其中Π為正定矩陣，為正增益常量，Q和Bc為輔助矩陣，且滿足： 其中，δ和μ為正增益常量，Q0,U0和Bc0分別為Q,U和Bc的初值； 根據式10，可推導得： 然后用奇異值分解法求解U，得U＝νAλT,其中ν是一個正交矩陣，它的列向量是UUT的特征向量，λ是一個正交矩陣，它的列向量是UTU的特征向量，A是一個對角矩陣且A＝diaga1,…,an，由此推導： 定義Ft為一輔助項且則 QtBct＝p-Ftp13 其中Ft滿足 步驟4：針對所設計的控制器采用李雅普諾夫方法對系統進行穩定性證明： 定義李雅普諾夫函數為二次型函數： 因此V≥0成立； 對V求導結合式13可得： 因為F有界且滿足故存在一個0附近的緊集，通過選取合適的Π、δ、K2以及μ，可使得由此判斷系統是穩定的。

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