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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明涉及一种基于误差叠加的形变误差补偿方法、装置和电子设备。所述方法包括步骤：通过机器人正运动学，根据所述机器人关节角，对所述外力向量进行分解，得到第一外力、第二外力和第三外力方向上的力权重；通过第一形变误差预测子模型，根据所述机器人关节角，预测第一外力所造成的第一形变误差；通过第二形变误差预测子模型，根据所述机器人关节角，预测第二外力所造成的第二形变误差；通过第三形变误差预测子模型，根据所述机器人关节角，预测第三外力所造成的第三形变误差；根据力权重对第一形变误差、第二形变误差和第三形变误差进行误差叠加，得到最终的预测形变误差；最后根据预测形变误差进行补偿。本发明预测精度高且训练成本低。
主权项：1.一种基于误差叠加的形变误差补偿方法，包括步骤：根据机器人关节角和外力向量进行形变误差预测，得到预测形变误差；根据所述预测形变误差，对机器人运动控制算法进行补偿；其特征在于：根据机器人关节角和外力向量进行形变误差预测，得到预测形变误差，具体包括：通过机器人正运动学，根据所述机器人关节角，对所述外力向量进行分解，得到第一外力、第二外力和第三外力方向上的力权重；通过第一形变误差预测子模型，根据所述机器人关节角，预测第一外力所造成的第一形变误差；通过第二形变误差预测子模型，根据所述机器人关节角，预测第二外力所造成的第二形变误差；通过第三形变误差预测子模型，根据所述机器人关节角，预测第三外力所造成的第三形变误差；根据所述力权重，对第一形变误差、第二形变误差和第三形变误差进行误差叠加，得到最终的预测形变误差；所述第一外力、第二外力和第三外力的方向取决于机器人关节角和训练所述第一形变误差预测子模型、第二形变误差预测子模型和第三形变误差预测子模型所采用的特殊受力情况；所述特殊受力情况为机器人所受外力被机器人关节角所确定的受力情况；所述第一外力、第二外力和第三外力线性无关。
全文数据：
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百度查询： 华南理工大学 一种基于误差叠加的形变误差补偿方法、装置和电子设备
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