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龙图腾网恭喜浙江大学;浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司申请的专利一种基于闭环矢量链摄动与抗差估计主元回归算法的几何误差参数辨识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：CN115556114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202211386297.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于闭环矢量链摄动与抗差估计主元回归算法的几何误差参数辨识方法是由王进;胡违军;朱军;张海运;陆国栋设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于闭环矢量链摄动与抗差估计主元回归算法的几何误差参数辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于闭环矢量链摄动与抗差估计主元回归算法的几何误差参数辨识方法，可在外部环境误差干扰下确辨识出并联机器人几何误差参数。本方法根据并联机构末端位置的关联程度，将机器人拆为旁支闭环与最终闭环，简化误差模型求解过程。然后使用一阶摄动理论分离几何误差，构建出并联机器人几何误差线性模型，将非线性优化问题转化为线性优化问题，提升辨识算法的辨识精度。在主元回归算法的基础上，采用抗差估计修正几何误差辨识矩阵，抑制粗差数据，提高算法的鲁棒性，进一步提高模型的几何误差参数辨识精度。该方法能够简化误差模型的求解与构建，并利用权函数减少粗差数据干扰，使主元回归算法抗差能力增加，提高几何误差参数辨识精度。

本发明授权一种基于闭环矢量链摄动与抗差估计主元回归算法的几何误差参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于闭环矢量链摄动与抗差估计主元回归算法的几何误差参数辨识方法，其特征在于，包括如下：基于并联机器人，将整体拆为左侧、中间以及右侧闭环链，左右两侧闭环矢量链路相同；定义用于描述全部几何误差的坐标系；考虑几何误差源之后，构建闭环矢量链约束方程，使用一阶摄动量分离几何误差参数，将非线性优化问题转化为线性优化问题，构建出并联机器人几何误差线性模型；基于主元回归算法获得几何误差参数辨识矩阵，采用抗差估计对其进行进一步修正；在机器人工作空间内随机采样，得到理论点位与实际点位之间的位置误差，基于修正后的几何误差参数辨识矩阵，辨识出几何误差参数；其中，所述定义用于描述全部几何误差的坐标系为：分离并联结构矢量闭环链，并将涉及末端点位姿闭环链作为最终闭环矢量链求解，其余闭环链作为旁支闭环，用于最终闭环参数矢量链参数求解；定义如下关键点及坐标系：{O}为机架理想固定参考系，是机构以及闭环矢量链的基坐标系；{OP}为动平台坐标系，其姿态矩阵表示为：RO,P＝Rotz,θ+ΔθRotx,ΔαRoty,Δβ1公式1表示动平台坐标系{OP}相对于基坐标系{O}的姿态变换，其中，θ为动平台绕Z轴转动的角度；Δθ、Δα以及Δβ分别代表平台绕Z轴、X轴和Y轴的姿态误差；除此之外单独定义支链动平台中心系，支链滑块坐标系，支链基坐标系；所述构建闭环矢量链约束方程，使用一阶摄动量分离几何误差参数，将非线性优化问题转化为线性优化问题，构建出并联机器人几何误差线性模型具体为：对构建的闭环矢量链约束方程，采用一阶摄动，抵消理论项以及去除二阶无穷小项，得到左侧支链平台中心位置和姿态误差矩阵，同理构建中间支链闭环矢量链约束方程以及右侧支链闭环矢量链约束方程，求解出中间支链平台和右侧支链平台中心位置和姿态误差矩阵；最终动平台末端点位置和姿态误差表示为： 其中：G1、G2为转换后的误差系数矩阵，动平台末端中心点位置误差以及动平台姿态误差分别由表示；ΔPerr为几何误差参数项；构建获得的并联机器人几何误差线性模型如下式：Δρ＝HΔPerr3其中：Δρ为位置误差向量，H为辨识矩阵，ΔPerr为几何误差参数项；所述基于主元回归算法获得几何误差参数辨识矩阵具体为：主元回归算法是通过构造矩阵HTH并对其进行特征值求解，筛选影响较大的部分主元，构建新的辨识矩阵以及辨识变量，实现对变量维度的降维以及实现对病态矩阵的修正，主元贡献度表示为： 其中：χi为第i个误差参数主元贡献度；λi为构造矩阵HTH特征值且有λ1≥λ2≥…≥λP，p为几何误差参数数目，记特征矩阵V＝[v1,…,vi,…vp],其中vi是特征向量，将公式3改写为：Δρ＝Gβ5其中：G＝HV,β＝VTΔPerr；定义累计主元贡献度，将其筛选主元，前P′个主元表示为： 其中：χcpc是前P′个主元的累计贡献度，定义GPCA＝[G1,…,GP′],VPCA＝[v1,…,vP′]故公式5通过前P′个主元表示为： βPCA为主元累计迭代修正后的辨识矩阵。

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