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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于群智能学习的机器人运动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：CN116372911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310150001.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于群智能学习的机器人运动控制方法是由高剑;杨旭博;王鹏;董华超;何耀祯;龙文义设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于群智能学习的机器人运动控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于群智能学习的机器人运动控制方法，首先根据需求搭建机器人仿真环境和设计奖励规则，然后通过模仿社会群体中个体之间相互学习的行为策略而进行互动训练，最后通过多次迭代学习使机器人达到最优运动控制，即可根据不同的环境状态输出最优的关节角而使机器人在整个运动过程中获得平稳、最优的运动轨迹。本发明中的三种模式策略在求解迭代过程中能很好地平衡探索和利用、全局和局部的关系，可调超参数少、易于快速收敛，同时可多线程并行计算，成倍减少计算时间，并且能有效避免时间跨度长时回报奖励稀疏的问题，可广泛应用于机器人运动控制领域中的智能控制。

本发明授权一种基于群智能学习的机器人运动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于群智能学习的机器人控制方法，其特征在于包括： S1：搭建机器人仿真环境和设计学习奖励规则； S2：基于群智能学习通过模仿社会群体中个体之间相互学习的行为策略而进行互动训练；群智能学习方法类似于机器人的决策层：首先，获取当前时刻机器人的关节动作和环境状态并将其作为输入，而后通过学习决策输出下一时刻机器人的关节角度；此时，输出的关节角度会在环境中被执行而形成机器人新的动作状态；同时，环境会根据当前机器人的关节动作输出下一个环境状态以及当前机器人的动作带来的奖励；通过以上多次交互训练，直到本次训练结束； 所述的群智能学习包括学习模式、模仿模式和自学模式，其中学习模式为群体中的每个个体均向群体中的最优秀者学习，模仿模式为群体中的每个个体模仿群体中最优秀者的学习技巧，自学模式为群体中的每个个体随机自悟学习方法和解题技巧；种群中的每个个体都是一个独立智能体，都由深度神经网络组成；群体中的每个个体都采用并行模式进行多线程计算； 所述的学习模式采用莱维飞行随机搜索策略，使用Mantegna方法进行近似模拟，其数学表达式为： σv＝1,1≤β≤3 其中，u和ν均服从期望为0、方差为σ2的正态分布，β表示飞行距离和时间的关系，Γ是伽马函数，θit表示当前的网络参数，θit+1表示更新后的网络参数，α为步长的比例因子，运算符表示点对点的乘积； 所述的模仿模式采用随机扰动策略，即在历史最优个体θbest的附近扰动，其扰动更新表达式为： 其中，rand表示随机函数，Pr表示概率值，ind1和ind2表示每一层网络参数总数量之间的随机数； 所述的自学模式采用正态分布采样策略，即根据历史最优个体θbest的参数进行正态采样，其采样更新表达式为： 其中，θit+1服从期望为μ、方差为σ2的正态分布； S3：通过多次迭代学习使机器人能达到最优决策，即可根据不同的环境状态输出最优的关节角而使机器人在整个运动过程中获得平稳、最优的运动步态。

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