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龍圖騰網獲悉大連坤達自動化有限公司申請的專利基于注意力機制的并聯機器人自適應調節方法及系統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：CN120447346B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510947213.3，技術領域涉及：G05B11/42；該發明授權基于注意力機制的并聯機器人自適應調節方法及系統是由吳寶華;劉慶濤;葉鵬飛設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于注意力機制的并聯機器人自適應調節方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于注意力機制的并聯機器人自適應調節方法及系統，包括根據實時軌跡誤差與關節空間控制力矩獲取并聯機器人的軌跡時間序列樣本數據集；構建基于PPO強化學習的SeNet?Transformer動作網絡模型；根據軌跡時間序列樣本數據集對SeNet?Transformer動作網絡模型進行模型訓練，獲取最優并聯機器人PID自適應調節模型，并根據最優并聯機器人PID自適應調節模型獲取并聯機器人的PID調節參數以實現并聯機器人PID自適應調節。本發明解決了傳統方法并聯機器人支腿并聯結構導致關節間非線性耦合，傳統PID控制參數固定難以應對突發負載變化，基于牛頓迭代的解析算法計算復雜度高，難以滿足毫秒級控制閉環需求的問題。

本發明授權基于注意力機制的并聯機器人自適應調節方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力機制的并聯機器人自適應調節方法，其特征在于，具體包括以下步驟： S1：在Gazebo仿真環境中建立并聯機器人物理實體的虛擬模型； 并調用Gazebo的物理引擎模擬虛擬模型所處真實環境的動力學程序，以實時采集并獲取并聯機器人信息數據，且并聯機器人信息數據至少包括電機轉矩、關節角度、末端位姿以及負載數據； S2：根據并聯機器人信息數據定義PID控制器框架模型； 且PID控制器框架模型的狀態輸入為并聯機器人的實時軌跡誤差，狀態輸出為關節空間控制力矩；實時軌跡誤差即為根據并聯機器人信息數據獲取的虛擬模型期望運動軌跡與實際運動軌跡的位置誤差與速度誤差， 并根據實時軌跡誤差與關節空間控制力矩獲取并聯機器人的軌跡時間序列樣本數據集； S3：構建基于PPO強化學習的SeNet-Transformer動作網絡模型； 且SeNet-Transformer動作網絡模型包括級聯的輸入層、特征提取SeNet模塊、Transformer編碼器以及輸出層； 輸入層用于對實時軌跡誤差序列進行動態對稱誤差補償，獲取實時誤差補償軌跡誤差序列并輸入至特征提取SeNet模塊；特征提取SeNet模塊用于提取實時誤差補償軌跡誤差序列中的數據時空特征；Transformer編碼器用于基于多頭自注意力機制處理數據時空特征，并結合實時軌跡誤差序列獲取并聯機器人PID參數調節的時序依賴關系概率分布；輸出層用于根據時序依賴關系概率分布，預測并輸出關節空間控制力矩； S4：根據軌跡時間序列樣本數據集對SeNet-Transformer動作網絡模型進行模型訓練，獲取最優并聯機器人PID自適應調節模型，并根據最優并聯機器人PID自適應調節模型獲取并聯機器人的PID調節參數，以實現并聯機器人PID自適應調節。

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