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龙图腾网恭喜天津工业大学申请的专利一种机器手摩擦力误差的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：CN119839872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510315065.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机器手摩擦力误差的补偿方法是由陈瑞娟;李越设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器手摩擦力误差的补偿方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种机器手摩擦力误差的补偿方法，方法包括：获取机器人的关节摩擦力补偿数据和所述关节摩擦力补偿数据对应的标准补偿摩擦力。利用柯尔莫戈洛夫‑阿诺德层、柯尔莫戈洛夫‑阿诺德网络和长短时记忆网络基于关节摩擦力补偿数据进行预测得到预测补偿摩擦力。通过基于所述标准补偿摩擦力和所述预测补偿摩擦力之间的差异调整所述预训练摩擦力补偿模型的参数，并持续利用所述机器人的关节摩擦力补偿数据和所述关节摩擦力补偿数据对应的标准补偿摩擦力对所述预训练摩擦力补偿模型进行训练得到机械手摩擦力补偿模型。通过所述机械手摩擦力补偿模型对机器手的摩擦力误差进行补偿。本申请提供的方法可以更精准的对机器手摩擦力误差进行补偿。

本发明授权一种机器手摩擦力误差的补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种机器手摩擦力误差的补偿方法，其特征在于，包括：获取机器人的关节摩擦力补偿数据和所述关节摩擦力补偿数据对应的标准补偿摩擦力，所述关节摩擦力补偿数据包括关节弯曲度、关节输出功率、关节质量和关节长度；对所述关节摩擦力补偿数据进行特征提取得到特征提取结果；对所述特征提取结果利用预训练摩擦力补偿模型进行层归一化处理得到第一归一化结果；将所述第一归一化结果放大预设的倍数得到放大结果；将所述放大结果通过所述预训练摩擦力补偿模型的柯尔莫戈洛夫-阿诺德网络进行处理得到查询向量、键向量和参考向量；基于所述放大结果确定值向量；将所述查询向量、所述键向量和所述值向量在所述放大结果的指导下经过所述预训练摩擦力补偿模型的长短时记忆网络进行处理，得到第一处理结果；对所述第一处理结果利用预训练摩擦力补偿模型进行组归一化处理得到第二归一化结果；将所述第二归一化结果、所述参考向量、所述放大结果进行特征融合得到特征融合结果；对所述特征融合结果按照预设的比例进行缩小得到缩小结果；将所述缩小结果通过柯尔莫戈洛夫-阿诺德层进行处理得到第二处理结果；对所述第二处理结果利用预训练摩擦力补偿模型进行通道归一化处理得到预测补偿摩擦力；通过基于所述标准补偿摩擦力和所述预测补偿摩擦力之间的差异调整所述预训练摩擦力补偿模型的参数，并持续利用所述机器人的关节摩擦力补偿数据和所述关节摩擦力补偿数据对应的标准补偿摩擦力对所述预训练摩擦力补偿模型进行训练得到机械手摩擦力补偿模型；通过所述机械手摩擦力补偿模型对机器手的摩擦力误差进行补偿。

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