智能机器人控制系统专利号是“一种基于深度学习的自适应控制方法及其在智能机器人中的应用”。
该专利由北京理工大学和北京航空航天大学共同申请，于2019年7月26日获得授权[^1^]。该系统通过将深度学习技术应用于机器人运动控制，实现了对机器人运动的精确预测和优化，提高了机器人的运动性能和工作效率。
系统主要包括以下几个部分：首先，利用卷积神经网络（CNN）对机器人的运动数据进行特征提取和分类；其次，采用递归神经网络（RNN）对运动轨迹进行预测和优化；最后，通过强化学习算法实现对机器人运动控制的实时调整和优化[^1^]。
这种基于深度学习的自适应控制方法具有以下优点：首先，能够根据不同的任务需求和环境条件，自动调整机器人的运动策略和参数设置，提高了机器人的适应性和灵活性；其次，通过深度学习技术，能够更准确地分析和处理机器人的运动数据，提高了运动控制的准确性和稳定性；最后，通过强化学习算法，能够实现对机器人运动控制的实时反馈和优化，进一步提高了机器人的运动性能和工作效率[^1^]。
