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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利腱驱动机械手末端接触力的估计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：CN115890741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211488068.X，技术领域涉及：B25J19/00；该发明授权腱驱动机械手末端接触力的估计方法是由王小涛;范彪;汪海洋;王邢波;崔宇新设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本腱驱动机械手末端接触力的估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种腱驱动机械手末端接触力的估计方法，本发明基于灵巧手的动力学与运动学模型，首先将灵巧手的动力学模型转化为状态方程，然后将状态方程离散化，最后通过粒子滤波的方法，估计灵巧手末端的接触力，从而获得对应的末端力矩以完成对于目标物体的抓取工作；本发明为机械臂、灵巧手提供了一种不需要基于力传感器的末端接触力估计的新思路，而且算法的实现易于理解，抗干扰能力强、精度高、适应性强，可以实现高精度腱驱动机械手末端接触力估计与控制；同时可以节省在灵巧手末端安装六维力传感器的空间，降低灵巧手的成本。

本发明授权腱驱动机械手末端接触力的估计方法在权利要求书中公布了：1.一种腱驱动机械手末端接触力的估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：根据系统的动力学方程以及待估计的末端接触力的值，确定系统的状态值，并且推导系统的状态方程与量测方程； 步骤2：将所述状态方程与量测方程离散化； 步骤3：根据所述离散化后的状态方程与量测方程，基于系统的状态空间模型，根据蒙特卡洛抽样方法可以得到状态变量的初始参数样本，即得到系统的初始粒子集； 步骤4：设定粒子滤波的结束条件，进行粒子滤波，得到系统的状态变量的最优估计值；其中，粒子滤波的具体步骤为： 步骤4.1：重要性采样，具体步骤为： 步骤4.1.1：在一个已知的可以采样的分布中去采样，得到待估计状态量的期望值； 步骤4.1.2：解算每个粒子的权重值； 步骤4.1.3：将粒子的权重归一化； 步骤4.2：递推式计算粒子权重，具体步骤为： 步骤4.2.1：根据递推式方法求解，粒子权重，具体表示为： ； 式中，表示第i个粒子当前时刻的后验概率，表示第i个粒子当前时刻的重要性采样密度函数，表示第i个粒子前一时刻的后验概率，表示似然概率，表示前一状态转移到当前状态的概率，表示第i个粒子前一状态转移到当前状态重要性采样密度函数，表示第i个粒子前一时刻的重要性采样密度函数，表示第i个粒子前一状态的权重； 步骤4.2.2：将递推式计算得到的粒子权重归一化； 步骤4.2.3：计算待估计状态： ； 式中表示第个粒子的权重，表示状态方程函数； 步骤4.3：防止粒子退化设置，具体步骤为： 步骤4.3.1：定义有效粒子数量，即为，具体为： ； 步骤4.3.2：当有效粒子的数量少于时，就需要重采样，在重采样过程中，实际上时复制权重大的粒子，剔除掉权重小的粒子，保证粒子的数量为；重采样后所有后验粒子的权重相同，都为；具体权重大的粒子复制次数由重要性采样密度函数决定，具体为： ； 步骤4.4：根据新的权重计算公式更新每个粒子的权重； 步骤4.5：设置仿真时间，重复步骤2-步骤4，就可以得到状态变量的最优估计值，即，此时关节外力矩最优估计值为： ； 式中表示的0矩阵，表示的单位矩阵，是灵巧手指的自由度的个数，是外力矩的维数，一般为6； 步骤5：根据所述最优估计值解算出灵巧手末端接触力的最优估计值。

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