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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于IMU传感器误差校准的无监督工业机器人异常检测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：CN119820628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510030839.8，技术领域涉及：B25J19/00；该发明授权基于IMU传感器误差校准的无监督工业机器人异常检测方法是由柳小勤;李健龙;伍星;刘韬;刘畅;周俊设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于IMU传感器误差校准的无监督工业机器人异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于IMU传感器误差校准的无监督工业机器人异常检测方法，包括：对采集到的原始数据中的姿态信号进行校准；然后根据校准的姿态信号和原始数据中的重力加速度信号计算三维自由加速度信号；将三维自由加速度信号划分训练集和测试集；基于训练集对卷积自编码器模型进行训练；将训练集和测试集中的每一个信号作为训练好的卷积自编码器模型的输入，然后通过模型重构得到对应的输出信号；将输入和输出相减得到三维重构误差信号；基于三维重构误差信号，获得误差球半径；依据误差球半径，获得异常分；依据训练集信号的异常分，确定异常边界值作为异常检测阈值；将测试集信号异常分与异常检测阈值进行比较实现检测。本发明可以有效地对工业机器人异常进行检测。

本发明授权基于IMU传感器误差校准的无监督工业机器人异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于IMU传感器误差校准的无监督工业机器人异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在工业机器人末端安装惯性测量单元； S2、依据惯性测量单元对机器人正常和异常状态下的原始数据进行采集；对采集到的原始数据中的姿态信号进行校准；然后根据校准的姿态信号和原始数据中的重力加速度信号计算三维自由加速度信号；其中，三维自由加速度信号包括正常信号及异常信号； S3、将三维自由加速度信号中一部分的正常信号作为训练集；另一部分正常信号和三维自由加速度信号中全部异常信号作为测试集； S4、基于训练集对卷积自编码器模型进行训练以确定卷积自编码器模型的超参数，获得训练好的卷积自编码器模型；将训练集和测试集中的每一个信号作为训练好的卷积自编码器模型的输入，然后通过模型重构得到对应的输出信号；将输入和输出相减得到训练集和测试集信号的三维重构误差信号； S5、基于三维重构误差信号，获得误差球半径；依据训练集和测试集中各信号的误差球半径，获得训练集和测试集中各信号的异常分；依据训练集信号的异常分，确定异常边界值，并将异常边界值作为异常检测阈值； S6、将测试集信号异常分与异常检测阈值进行比较，对测试集中每个信号的状态进行检测；状态分为正常或者异常； 所述基于IMU传感器误差校准的无监督工业机器人异常检测方法用于依据实时获得的数据对工业机器人进行检测，具体为：依据工业机器人末端安装的惯性测量单元获取实时数据；接着对实时数据中的姿态信号进行校准；根据校准的姿态信号和实时数据中的重力加速度信号计算三维自由加速度信号；将三维自由加速度信号输入训练好的卷积自编码器模型，获得输出信号；将输入与输出相减，获得三维重构误差信号；基于三维重构误差信号，获得误差球半径，将误差球半径作为当前实时数据的异常分；依据当前实时数据的异常分与异常检测阈值进行比较：如果实时数据的异常分大于异常检测阈值，即表明当前的实时数据所对应的机器人状态为异常；否则为正常。

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