一种无需求逆求梯度的机械臂运动优化方法（高校，自动化智能制造、神经网络、物流分拣优化、半导体元器件加工、智慧工厂）

本发明公开了一种无需求逆求梯度的机械臂运动优化方法，涉及机械臂运动优化领域，包括以下步骤：构建需要求解的机械臂运动优化问题；建立与需要求解的机械臂运动优化问题对应的数学模型，并将数学模型的二次规划问题转化为动态的线形矩阵方程；基于线形矩阵方程构建神经动力学改进模型；通过求解神经动力学改进模型完成对机械臂运动优化的参数的获取，进而完成对机械臂运动优化。本发明解决了现有梯度神经动力学算法无法实时有效求解机械臂运动优化问题、现有零化神经动力学算法求解机械臂运动优化问题时计算复杂且可能无解析解的问题。

《一种无需求逆求梯度的机械臂运动优化方法（高校，自动化智能制造、神经网络、物流分拣优化、半导体元器件加工、智慧工厂）》是一发明专利，专利号为 2025107555396，当前法律状态为已售，由广东海洋大学提出申请，发明人为黄松杰;肖秀春，申请日期为2025-06-06，公开（公告）日期为2025-08-01，国际专利分类号（IPC）为 B25J 9/16 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：AI人工智能神经动力学、工业机器人、数据处理、模型设计与推理求解、神经网络、自动化智能制造、服务机器人、智慧工厂、神经动力学算法、物流分拣优化、AGV仓储物流、人机交互、半导体工业高精度优化、航天器材装配、无人工厂、模拟人脑智能优化处理、机器学习。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种无需求逆求梯度的机械臂运动优化方法，涉及机械臂运动优化领域，包括以下步骤：构建需要求解的机械臂运动优化问题；建立与需要求解的机械臂运动优化问题对应的数学模型，并将数学模型的二次规划问题转化为动态的线形矩阵方程；基于线形矩阵方程构建神经动力学改进模型；通过求解神经动力学改进模型完成对机械臂运动优化的参数的获取，进而完成对机械臂运动优化。本发明解决了现有梯度神经动力学算法无法实时有效求解机械臂运动优化问题、现有零化神经动力学算法求解机械臂运动优化问题时计算复杂且可能无解析解的问题。

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