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龙图腾网获悉华北理工大学申请的专利一种基于PINN的机械臂误差补偿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：CN121492066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610036202.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于PINN的机械臂误差补偿方法是由刘相屿;赵友智;刘海仪;史东岳;郝星晖;崔冰艳设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PINN的机械臂误差补偿方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PINN的机械臂误差补偿方法，包括：采集机械臂的末端物理参数和获得机械臂初始DH参数矩阵，构建基于PINN的机械臂误差补偿网络，用于输出受物理约束的动态DH参数补偿项与数据驱动的预测姿态角，基于初始DH参数矩阵与动态DH参数补偿项构建物理参数动态修正层进行叠加修正，以得到物理推导姿态角，计算总损失函数，并基于总损失函数计算物理信息神经网络中所有可学习参数的梯度，更新所有学习权重和动态DH参数补偿项，以及调整学习率，直至训练完成，训练完成后对待测机械臂进行推理，实时输出经物理规律约束的高可靠性预测姿态角，同时更新初始运动学模型，用于机械臂几何参数的在线辨识与末端姿态的精准估计。

本发明授权一种基于PINN的机械臂误差补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PINN的机械臂误差补偿方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集机械臂的末端空间位置、姿态角、多轴实时扭矩、多轴关节角和传感器测量姿态角，获得机械臂初始DH参数矩阵，其中，所述末端空间位置、所述姿态角、所述多轴实时扭矩和所述多轴关节角组成输入特征向量； S2：构建基于PINN的机械臂误差补偿网络：在特征提取网络的末端，基于特征复用架构，于微调修正层输出后引出并行支路，建立跨层级的梯度流通通道，构成MSR-FT多阶段残差微调模块；在主回归路径旁侧引入辅助输出支路，通过可学习的加权参数实现多流汇聚，构成MS-OF多尺度输出融合机制；最终并行输出受物理约束的动态DH参数补偿项与数据驱动的预测姿态角； S3：基于所述初始DH参数矩阵与动态DH参数补偿项构建物理参数动态修正层进行叠加修正，计算所述机械臂的每一个关节的齐次变换矩阵并累乘得到总变换矩阵，从所述总变换矩阵提取旋转矩阵并通过欧拉角变换得到物理推导姿态角； S4：基于所述传感器测量姿态角、所述预测姿态角和所述物理推导姿态角，计算数据损失项、小误差增强项和物理一致性损失项，其中，所述数据损失项、所述小误差增强项和所述物理一致性损失项组成总损失函数； S5：基于所述总损失函数，通过链式法计算所述物理信息神经网络中所有可学习参数的梯度，通过AdamW优化器更新所述物理信息神经网络中所有学习权重和所述受物理约束的动态DH参数补偿项，以及通过ReduceLROnPlateau调整学习率，直至训练完成； S6：训练完成后，利用训练收敛的物理信息神经网络对待测机械臂进行推理，实时输出经物理规律约束的高可靠性预测姿态角，同时根据网络输出的动态DH参数补偿项以更新初始运动学模型。

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