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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种工业机器人位置误差置信区间预测和评价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：CN116968031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202311110893.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种工业机器人位置误差置信区间预测和评价方法是由陈冬冬;吕品;孔冬冬;施伟豪;王宇斌;黎佳豪设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业机器人位置误差置信区间预测和评价方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种工业机器人位置误差置信区间预测和评价方法，包括：构建训练集和测试集，将训练集输入到模型中训练基于贝叶斯线性回归的位置误差模型；训练好模型后，将测试集输入到模型中进行位置误差置信区间的预测；计算置信区间宽度均值和方差，计算测量位置误差的高斯分布模型，计算测量结果与预测结果之间的散度，将置信区间宽度均值和方差以及散度作为位置误差置信区间的预测精度评价标准。与现有技术相比，本发明能够更精确高效的预测目标位置的位置误差，并对相关置信区间进行预测推导，同时利用置信区间宽度均值和方差以及散度指标去评价预测出的置信区间，能够准确反映位置误差的不确定性以及预测所得置信区间的可靠性。

本发明授权一种工业机器人位置误差置信区间预测和评价方法在权利要求书中公布了：1.一种工业机器人位置误差置信区间预测和评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对工业机器人选取多个关节角度矢量和末端位置，采集工业机器人在各关节角度矢量下的位置误差，并在每个末端位置进行k次重复测量，每个关节角度矢量均对应k个位置误差；对采集的数据进行划分，得到训练样本集和测试数据集； 步骤2：根据重复测量的数据对训练样本集进行划分，得到k组训练数据，分别基于贝叶斯线性回归方法进行训练，得到k个分别沿x、y、z轴方向的位置误差模型； 步骤3：对工业机器人输入目标关节角矢量，并对对应的末端位置进行k次重复测量，得到与所述目标关节角矢量相对应的k个位置误差； 步骤4：根据目标关节角矢量相对应的k个位置误差，计算测量的沿x、y、z轴方向的位置误差高斯分布函数dmθ*； 步骤5：将目标关节角矢量输入k个位置误差模型中，预测k个分别沿x、y、z轴方向的位置误差的预测均值和方差； 步骤6：根据预测的k个分别沿x、y、z轴方向的位置误差的预测均值和方差，计算得到分别沿x、y、z轴方向的位置误差高斯分布函数dpθ*以及置信区间； 步骤7：根据测试数据集中各个关节角度矢量及其对应的位置误差，依次执行步骤3-步骤6，得到与关节角度矢量数量相同的分别沿x、y、z轴位置误差的高斯分布函数，从而计算预测的位置误差高斯分布函数的置信区间宽度均值与方差，以及dmθ*与dpθ*的散度，根据计算结果评价工业机器人位置误差预测结果的可靠性。

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