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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于多头GAT的工业机器人定位误差补偿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：CN117103258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202311065690.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于多头GAT的工业机器人定位误差补偿方法及系统是由叶伯生;邵柏岩;黎晗;金雄程;李思澳;李晓昆设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多头GAT的工业机器人定位误差补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多头GAT的工业机器人定位误差补偿方法及系统，其中方法包括：在工业机器人工作空间内采集关节角及其对应的定位误差，将一组关节角及其对应的定位误差作为图中的一个节点构建节点集合，通过节点之间的欧式距离构建邻接矩阵，节点集合和邻接矩阵组成图结构数据；使用图结构数据训练多头GAT，计算预测的定位误差与输入层中节点的定位误差之间的误差，反向传播更新多头GAT的权重参数，训练至收敛，得到训练好的多头GAT，将训练好的多头GAT作为定位误差预测模型。将工业机器人执行运动指令之前的关节角输入定位误差预测模型，使用输出的定位误差对工业机器人的关节角进行补偿。使用本发明方法补偿后的工业机器人定位精度高。

本发明授权一种基于多头GAT的工业机器人定位误差补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多头GAT的工业机器人定位误差补偿方法，其特征在于，包括： 将工业机器人执行运动指令之前的关节角输入定位误差预测模型，使用输出的定位误差对工业机器人执行运动指令之前的关节角进行补偿； 所述定位误差预测模型通过如下方式得到： 在工业机器人工作空间内采集关节角及其对应的定位误差，将一组关节角及其对应的定位误差作为图中的一个节点构建节点集合，通过节点之间的欧式距离构建邻接矩阵，节点集合和邻接矩阵组成图结构数据； 使用图结构数据训练多头GAT，多头GAT包括输入层、特征提取器、特征拟合器和输出层，特征提取器包括多层GAT，每个GAT中设置多头注意力机制； 在训练时，输入层将图结构数据中节点及其在邻接矩阵中的多阶邻域节点输入特征提取器； 在每层GAT中，通过多头注意力机制并行计算节点与各阶邻域节点之间的相似系数，以提取特征，将多头注意力机制提取的特征融合作为每层GAT的输出，在特征提取器的最后将多层GAT的输出进行拼接后输入特征拟合器； 特征拟合器对特征提取器输出的特征进行降维处理后输入输出层，最终输出预测的定位误差； 计算预测的定位误差与输入层中节点的定位误差之间的误差，反向传播更新多头GAT的权重参数，训练至收敛，得到训练好的多头GAT，将训练好的多头GAT作为定位误差预测模型； 所述方法还包括： 将工业机器人执行运动指令之前的关节角输入定位误差预测模型，输出定位误差； 将定位误差预测模型输出的定位误差与工业机器人执行运动指令之前的关节角对应的位置相加得到实际位置，通过实际位置和预设的目标位置计算伪目标位置，对伪目标位置进行逆解，得到修正后的关节角； 使用修正后的关节角再次计算新的伪目标位置，多次迭代，直到使用修正后的关节角计算的实际位置与预设的目标位置之间的距离误差小于误差阈值或者迭代次数大于迭代阈值，将此时修正后的关节角作为工业机器人定位误差补偿后的关节角； 所述工业机器人定位误差补偿后的关节角通过如下步骤获取： 1将迭代计数器置零，伪目标位置的初始值设为目标位置，设定误差阈值和迭代阈值； 2基于定位误差计算第次迭代修正后的实际位置： 式中，为关节角对应的位置，为定位误差预测模型，则预测得到的定位误差， 3计算第次迭代修正后的实际位置与目标位置的距离误差 式中，定义为： 式中，、和为实际位置的三个坐标分量；、和为目标位置的三个坐标分量；、和为预测的定位误差的三个分量； 如果小于迭代过程中记录的最小的误差，则更新，并更新最优关节角；否则进入步骤4继续迭代，更新迭代次数； 4根据上一个伪目标位置和实际位置计算当前的伪目标位置； 将实际位置与目标位置之间的微小定位误差视为微分运动： 再根据微分运动和上一个伪目标位置生成新的伪目标位置： 5对进行逆运动学解算，得到对应的关节角： 6重复步骤2-5，直到迭代过程中距离误差小于误差阈值或迭代次数大于迭代阈值，则输出为工业机器人定位误差补偿后的关节角。

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