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龙图腾网获悉知行机器人科技(苏州)有限公司申请的专利一种基于深度学习的机器人精密力控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：CN121403417B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202512015337.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于深度学习的机器人精密力控方法及系统是由白国超设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的机器人精密力控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及控制系统领域，公开了一种基于深度学习的机器人精密力控方法及系统，包括：获取深度学习模型的第一控制命令进行低通滤波处理，生成低频控制分量；获取力目标值，获取力传感器反馈信号与力目标值之间的力误差信号进行高通滤波处理，基于高频误差分量通过高带宽控制器生成高频控制分量；实时监测低频控制分量与高频控制分量的运行符号判定冲突条件；在冲突条件未触发时合成两控制分量生成最终控制命令，在冲突条件触发时激活安全降级模式阻止低频控制分量对最终控制命令的贡献，本发明利用频域解耦架构，解决深度学习模型推理延迟与力控瞬时响应需求的时域矛盾，并建立内生安全机制以应对模型误判风险。

本发明授权一种基于深度学习的机器人精密力控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的机器人精密力控方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取由深度学习模型所生成的第一控制命令；将第一控制命令施加于低通滤波器，生成低频控制分量； 获取力目标值；获取力传感器反馈信号与力目标值之间的力误差信号；将力误差信号施加于高通滤波器，生成高频误差分量；基于高频误差分量，通过高带宽控制器生成高频控制分量；实时监测低频控制分量与高频控制分量的运行符号； 基于运行符号，判定低频控制分量与高频控制分量之间是否构成持续的符号相反状态，并若是，则触发冲突条件；在冲突条件未被触发的运行状态下，将低频控制分量与高频控制分量相加合成，生成用于驱动机器人的最终控制命令；以及在冲突条件被触发时，激活安全降级模式，在该安全降级模式下，强制阻止低频控制分量对最终控制命令的贡献； 以及，在将力误差信号施加于高通滤波器之前，还包括步骤：将力误差信号通过陷波滤波器，陷波滤波器的中心频率被设置为机器人系统伺服电机或工具主轴的已知特征噪声频率； 方法还包括：在高频控制分量中叠加特定频率的探测正弦信号；通过带通滤波器分析力误差信号，带通滤波器的中心频率与探测正弦信号的频率一致；基于带通滤波器的输出能量，实时判定机器人末端与工件的接触状态；并且在判定为非接触状态时，激活安全降级模式； 判定低频控制分量与高频控制分量之间是否构成持续的符号相反状态的步骤，包括：计算低频控制分量与高频控制分量在每一时刻的乘积；当乘积在预设时间窗内持续为负值时，判定冲突条件被触发。

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