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龙图腾网获悉佛山纽欣肯智能科技有限公司申请的专利一种基于示教轨迹优化与修正的机器人打磨系统的打磨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：CN116533227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211609736.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于示教轨迹优化与修正的机器人打磨系统的打磨方法是由叶德禧;黄浩晖;杨辰光设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于示教轨迹优化与修正的机器人打磨系统的打磨方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于示教轨迹优化与修正的机器人打磨系统的打磨方法，本发明在打磨之前，根据肌电手环测量的肌电信号和六维力力矩传感器测量的机器人末端外力，工控机训练神经网络，建立肌电信号到手臂作用力的映射，对示教位姿和力轨迹进行建模，在打磨过程中，根据肌电信号、机器人末端外力和神经网络预测值，工控机向机器人发送控制指令，优化和修正机器人位姿和力轨迹。本发明使用神经网络避免了打磨中切平面力噪声对手臂作用力的测量干扰，实现了在线优化和修正示教轨迹中不合理的位姿和法向力，提高了示教的效率和鲁棒性以及机器人的打磨柔性作业能力。

本发明授权一种基于示教轨迹优化与修正的机器人打磨系统的打磨方法在权利要求书中公布了：1.一种基于示教轨迹优化与修正的机器人打磨系统的打磨方法，所述的打磨系统包括机器人1、六维力力矩传感器2、打磨头3、肌电手环4和工控机5，所述的机器人1为具有位置控制功能的六轴机械臂；所述六维力力矩传感器2安装于所述机器人1的末端，用于测量打磨过程中环境或操作人员对所述机器人1末端施加的外力，所述打磨头3安装于所述六维力力矩传感器2的另一端，与工件直接接触进行打磨，所述肌电手环4佩戴于操作人员的右前臂，用于采集手臂的八通道肌电信号，所述工控机5与所述机器人1和所述六维力力矩传感器2均电连接，与所述的肌电手环4通过蓝牙连接，根据六维力力矩传感器2获取到的外力和肌电手环4获取的肌电信号向所述机器人1发送控制指令，控制机器人1带动打磨头3在工件表面移动，完成打磨作业； 其特征在于，所述的打磨方法包括以下步骤： S1、训练数据采集与处理，操作人员用手拖动机器人1末端分别沿x轴，y轴和z轴进行周期移动，同时，利用工控机5读取肌电手环4测量得到的手臂八通道原始肌电信号和六维力力矩传感器2测量得到的力信号,对这两组信号进行时间戳同步，同时对肌电信号uk进行预处理得到扩展肌电信号方阵； S2、模型构建与训练，构建神经网络模型，并利用步骤S1中处理的对应时间戳的扩展肌电信号方阵和三维力信号组成数据对，其中，k表示当前时间戳,使用反向传播算法对神经网络进行训练，训练得到的最优权重满足最小化损失函数L： 其中，表示训练得到的最优权重，N表示训练集数据个数，表示三维力信号，表示预测三维力信号； 训练好的神经网络模型表示手臂肌电信号和预测机器人1末端所受手臂力的映射关系为 式中，表示神经网络映射函数； S3、轨迹示教与建模，在拖动示教模式下，对机器人1示教在工件表面进行打磨的位姿轨迹和垂直于工件表面的法向力轨迹，工控机5记录示教位姿和法向力轨迹，使用动态运动原语对机器人1轨迹从正向和反向进行建模，得到位姿模型和力模型； 其中，所述的位姿轨迹为： 其中，代表所述机器人1末端位置，代表所述机器人1末端姿态，以RPY旋转角的形式给出； S4、在线优化，用力控算法和姿态导纳控制算法在线优化机器人1的位姿轨迹，经过姿态导纳控制算法对机器人1姿态进行优化，机器人1末端会自动地根据环境外力矩调整姿态，从而实现在打磨过程中打磨头3方向与工件表面垂直； S5、在线修正，使用神经网络模型预测手臂对机器人1末端作用力，调整位姿和力模型执行速度，通过位置导纳控制，工控机5向机器人1发送控制指令，在线修正优化后的机器人1位置和力轨迹； S6、循环执行步骤S4和S5，直到完成示教轨迹的在线优化和修正。

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