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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利机器人末端执行器位姿误差补偿方法和装置、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：CN121572334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610108107.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权机器人末端执行器位姿误差补偿方法和装置、系统是由李彬;马跃;刘祺;王宇航;王金涛设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人末端执行器位姿误差补偿方法和装置、系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种机器人末端执行器位姿误差补偿方法和装置、系统，包括：利用期望位置、期望速度、期望加速度、电机期望驱动力矩、电机实际驱动力矩、关节摩擦力矩构建样本矩阵；以样本矩阵为输入，以各驱动关节跟随误差预测值为输出，利用卷积神经网络构造误差补偿网络，并以跟随误差预测值与跟随误差测量值的差最小为目标训练误差补偿网络；利用训练好的误差补偿网络预测各驱动关节跟随误差并实施补偿。采用本发明的技术方案，综合考量机器人各驱动关节的运动和力矩信息，预测并补偿跟随误差，进而提高机器人的末端定位精度。

本发明授权机器人末端执行器位姿误差补偿方法和装置、系统在权利要求书中公布了：1.一种机器人末端执行器位姿误差补偿方法，其特征在于，包括： 步骤S1、根据指定任务轨迹点的位置、速度、加速度，通过六自由度机器人运动学模型计算出各驱动关节期望位置、速度、加速度；利用编码器采集机器人各驱动关节电机实际位置、速度、加速度，期望与实际位置相减获得跟随误差；利用电流信号采集卡采集各驱动关节的电机实际驱动力矩；具体为： 任务轨迹点的位置矢量方程： ； 其中，为任务轨迹点的位置矢量，、、分别代表轨迹点在、、坐标轴上的坐标值； 任务轨迹点的速度方程： ； 其中，为任务轨迹点的速度矢量，、、分别代表轨迹点在、、坐标轴上的速度值； 任务轨迹点的加速度方程： ； 其中，为任务轨迹点的加速度矢量，、、分别代表轨迹点在、、坐标轴上的加速度值； 步骤S2、计算电机期望驱动力矩和关节摩擦力矩；具体为： 利用驱动关节电机的期望位置、速度、加速度，通过六自由度机器人刚体动力学模型计算出各驱动关节的期望力矩， ； 其中，为机器人系统受到的广义力，为机器人系统的质量，为机器人系统的加速度；为机器人系统的受到的广义力矩，为机器人系统的惯性力矩，为机器人系统的角加速度； 计算关节摩擦力矩： ； ； ； 其中，为外界推力，为最大摩擦力，是临界Stribeck速度，其和一起决定部分润滑阶段时的摩擦曲线，为粘滞摩擦系数，L为摩擦力臂，、、、、、L为通过预先测量得到的固定值； 步骤S3、利用期望位置、期望速度、期望加速度、电机期望驱动力矩、电机实际驱动力矩、关节摩擦力矩构建样本矩阵；具体为： 对于各个关节期望和实际的位置，速度，加速度进行插值采样，将采样值作为矩阵元素构建矩阵，矩阵构成元素为机器人6个关节驱动电机的期望位置、期望速度、期望加速度、期望驱动力矩、实际驱动力矩、关节摩擦力矩，组成6×6的矩阵； 步骤S4、以样本矩阵为输入，以各驱动关节跟随误差预测值为输出，利用卷积神经网络构造误差补偿网络，并以跟随误差预测值与跟随误差测量值的差最小为目标训练误差补偿网络；具体为： 将各个关节期望和实际的位置，速度，加速度进行插值采样，将采样值作为矩阵元素构建矩阵，矩阵构成元素为机器人6个关节驱动电机的期望位置、期望速度、期望加速度、期望驱动力矩、实际驱动力矩、关节摩擦力矩，组成6×6的矩阵；然后通过输入层、卷积层、非线性激活函数层、池化层、全连接层，构造误差补偿网络； 步骤S5、利用训练好的误差补偿网络预测各驱动关节跟随误差并实施补偿。

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