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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利考虑频率分布差异的动力学模型残差补偿机器人碰撞检测方法及系统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：CN119704187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411894019.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权考虑频率分布差异的动力学模型残差补偿机器人碰撞检测方法及系统是由杨吉祥;周峻宇;丁汉设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑频率分布差异的动力学模型残差补偿机器人碰撞检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器人碰撞检测技术领域，公开了一种考虑频率分布差异的动力学模型残差补偿机器人碰撞检测方法，本发明通过随机轨迹采集数据，再根据采集的数据计算得到用于模型训练的输入特征数据，将输入数据通过滑动窗口的方式引入时序信息以进行数据增强处理，同时将残差信号输入高频分离自适应滤波框架以获取模型训练的输出目标值。然后采用XGBoost算法进行训练，分别训练高频与低频的残差预测模型；将训练好的残差预测模型的预测结果以前馈形式输入至动量观测器中，以获取补偿后的关节外力矩信号。本发明可以有效补偿动量观测器所估计的关节外力矩信号中所包含的动力学模型残差，以提高机器人的碰撞检测精度。

本发明授权考虑频率分布差异的动力学模型残差补偿机器人碰撞检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑频率分布差异的动力学模型残差补偿机器人碰撞检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于牛顿欧拉法及其变体对机器人关节理论力矩进行解耦，获取机器人的动量、科氏力与离心力以及重力分量； S2、通过拉普拉斯正逆变换求解出动量观测器所输出的外力矩表达式，并依此表示出关节外力矩的残差表达式； S3、根据残差表达式进行特征向量的设计；提取出残差表达式中各分量的相关子表达式作为动力学特征，与机器人的运动学特征初步构成特征向量； S4、构建高频分离自适应滤波训练框架； 根据残差信号的不同分量在频率分布上的差异性，通过低通滤波器将残差信号拆分为高频和低频信号分别进行预测； 针对高频残差预测模型的训练，构造机器人关节摩擦力的换向特征，并依此构建自适应滤波框架； S5、通过随机轨迹采集训练数据，将训练数据通过滑动窗口的方式引入时序信息以进行数据增强处理，同时将残差信号输入高频分离自适应滤波框架以获取模型训练的输出目标值；然后采用XGBoost算法进行训练，分别获取高频与低频的残差预测模型； S6、将训练好的残差预测模型的预测结果以前馈形式输入至动量观测器中，以获取补偿后的关节外力矩信号，再基于设定的阈值进行碰撞检测； 所述步骤S1中，基于牛顿欧拉算法及其变体得到机器人的理论关节力矩的表达式为： ； 其中，表示机器人第个关节的理论力矩；分别表示机器人第个关节的角度、速度以及加速度；表示标准牛顿欧拉算法；则表示牛顿欧拉算法的变体，其通过将关节速度拆分为两个不同的输入以获取额外的自由度，使输出的矩阵自动满足偏对称特性；则表示在牛顿欧拉算法中是否考虑重力影响； 基于牛顿欧拉算法及其变体对理论力矩进行解耦以获取后续动量观测器的输入项，其中包括机器人的动量、科氏力与离心力以及重力分量，通过下式计算： ； 其中，是为简化表示而定义的动力学变量，表示机器人的重力向量，为机器人科氏力与离心力矩阵的转置，表示机器人的惯性矩阵，则为机器人的广义动量；向量，第个元素为1，其余元素为0。

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