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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于时空图卷积网络的工业机器人关节力矩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：CN116690559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310580657.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于时空图卷积网络的工业机器人关节力矩补偿方法是由庄春刚;胡鸿波;卢岩;沈之楷;朱向阳设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空图卷积网络的工业机器人关节力矩补偿方法在说明书摘要公布了：一种基于时空图卷积网络的工业机器人关节力矩补偿方法，在离线阶段通过生成符合机器人关节位置和速度限制的优化运动轨迹，设置机器人按优化运动轨迹运动并同步采集机器人关节位置、速度以及用于计算机器人各关节估算力矩的关节电流，通过机器人动力学参数辨识得到机器人动力学模型，进而得到初步的关节预测力矩，再根据机器人关节之间的空间关系以及运动学和动力学特性构建关节图邻接矩阵，从而得到用于训练时空图卷积网络的样本集；在在线阶段采用训练后的时空图卷积网络预测得到时刻各个关节的力矩补偿量，即初步的关节预测力矩和关节估算力矩之差；将此补偿力矩前馈给机器人各关节驱动电机，从而有效减小机器人各关节的力矩跟踪误差。本发明显著提升了工业机器人的运动性能。

本发明授权基于时空图卷积网络的工业机器人关节力矩补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空图卷积网络的工业机器人关节力矩补偿方法，其特征在于，在离线阶段通过生成符合机器人关节位置和速度限制的优化运动轨迹，设置机器人按优化运动轨迹运动并同步采集机器人关节位置、速度以及用于计算机器人各关节估算力矩的关节电流，通过机器人动力学参数辨识得到机器人动力学模型，进而得到初步的关节预测力矩，再根据机器人关节之间的空间关系以及运动学和动力学特性构建关节图邻接矩阵，从而得到用于训练时空图卷积网络的样本集；在在线阶段采用训练后的时空图卷积网络预测得到时刻各个关节的力矩补偿量，即初步的关节预测力矩和关节估算力矩之差；将此补偿力矩前馈给机器人各关节驱动电机，从而有效减小机器人各关节的力矩跟踪误差； 所述的时空图卷积网络包括：图邻接矩阵构建模块和图网络模块，其中：图邻接矩阵构建模块用于生成由空间连接关系矩阵以及运动学和动力学特性矩阵构成的机器人关节图邻接矩阵，图网络模块通过空间图卷积和时间门控卷积，基于图邻接矩阵从输入的机器人关节数据中提取得到时空特性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。