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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种机器人铣削路径误差预测方法、系统及存储介质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：CN119691701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411871349.2，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种机器人铣削路径误差预测方法、系统及存储介质是由伍乘星;谭世忠;杨吉祥;丁汉设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人铣削路径误差预测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种机器人铣削路径误差预测方法、系统及存储介质，该方法包括：获取机器人传感信息和工件传感信息，根据机器人传感信息和工件传感信息分别确认机器人特征信息和工件特征信息；对机器人特征信息和工件特征信息进行维度转换，确定机器人特征矩阵和工件特征矩阵并将机器人特征矩阵和工件特征矩阵进行结合确定各个刀位点处的刀位点特征；将刀位点特征按顺序进行排列并构建预设大小的滑动窗口，通过滑动窗口选取滑动窗口内的所有刀位点特征进行融合确定融合特征；将融合特征输入至预设混合神经网络模型中，以预测机器人在不同刀位点处的轮廓误差。本发明解决了现有技术中缺少一种可以高精度准确预测机器人铣削路径误差的方法的问题。

本发明授权一种机器人铣削路径误差预测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人铣削路径误差预测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过预设传感设备获取机器人传感信息和工件传感信息，根据所述机器人传感信息和工件传感信息分别确认机器人特征信息和工件特征信息； 对所述机器人特征信息和所述工件特征信息进行维度转换，确定机器人特征矩阵和工件特征矩阵，并将所述机器人特征矩阵和所述工件特征矩阵进行结合确定各个刀位点处的刀位点特征； 将所述刀位点特征按顺序进行排列，并构建预设大小的滑动窗口，并通过所述滑动窗口选取所述滑动窗口内的所有所述刀位点特征进行融合，确定融合特征； 将所述融合特征输入至预设混合神经网络模型中，以预测机器人在不同刀位点处的轮廓误差，进而对所述机器人的铣削路径进行调整； 其中，根据所述工件传感信息确认工件特征信息的步骤包括： 根据所述工件传感信息确定工件的点云信息，并以各个所述刀位点为球心，刀具的直径为直径进行球体划分，确定各个所述刀位点对应的球体区域以及区域点云坐标； 将所述区域点云坐标转化至刀具坐标系下的工件点云数据，所述刀位点对应的所述刀具坐标系为，以所述刀位点为原点，刀具的进给方向为X轴，刀轴方向为Z轴的坐标系； 将所述工件点云数据进行维度统一确定工件特征信息； 其中，所述机器人特征信息包括机器人末端刚度信息、机器人空间位姿信息和刀具与工件的相对位置信息，根据所述机器人传感信息确认机器人特征信息的步骤包括： 根据所述机器人传感信息确定机器人的关节角信息，所述关节角信息即为所述机器人空间位姿信息； 根据所述机器人传感信息确定加工刀位点信息，所述加工刀位点信息即为所述刀具与所述工件的所述相对位置信息； 根据所述机器人传感信息通过预设方程组确定机器人末端刚度矩阵，即所述机器人末端刚度信息； 所述预设方程组为： 其中，表示机器人在外力作用下的刚度变形，为关节角为时对应的雅可比矩阵，为机器人关节变形，为对应的机器人关节刚度矩阵，表示机器人雅可比矩阵的转置，为机器人末端刚度矩阵； 其中，对所述机器人特征信息进行维度转换，确定机器人特征矩阵的步骤包括： 根据所述机器人特征信息确定机器人原始特征表达式为，为机器人关节角，为加工刀位点信息； 根据所述机器人原始特征表达式和特征核函数确定机器人特征核矩阵字典； 特征核函数的表达式为： 其中，和表示的第i和第j列，的均值为0，协方差为；所述机器人特征核矩阵字典的表达式为： 其中，所述将所述融合特征输入至预设混合神经网络模型中，以预测机器人在不同刀位点处的轮廓误差的步骤包括： 提取所述融合特征中的空间维度特征和时间维度特征，并将提取出来所述空间维度特征和时间维度特征进行编码，从而捕获提取特征之间的长期依赖性； 输入全连接层中进行回归预测，得到各个所述刀位点处的加工误差。

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