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龙图腾网获悉珠海德馨众创智能科技有限公司申请的专利基于视觉驱动的机械臂动态纠偏方法、系统及介质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：CN120828421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511324816.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于视觉驱动的机械臂动态纠偏方法、系统及介质是由谭永芬;李和平;张力设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉驱动的机械臂动态纠偏方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于视觉驱动的机械臂动态纠偏方法、系统及介质，涉及机械臂控制技术领域，所述方法包括：当机械臂末端进入预设加工空间时，触发集成的3D视觉传感器采集待加工工件的3D点云；对点云进行位姿识别后，根据示教位姿和实际位姿识别偏移量，输出初步偏移量；调取多维感知数据并融合修正，输出修正偏移量；通过偏移量补偿模型进行干扰修正，输出目标偏移量；依据目标偏移量调参寻优，输出关节角度调整指令；根据更新位姿数据进行纠偏闭环反馈。本申请解决了机械臂作业过程中因偏移造成的精度误差和效率低下的技术问题，达到了通过动态纠偏和多传感器数据融合，提高机械臂作业精度和效率，确保在复杂环境中稳定运行的技术效果。

本发明授权基于视觉驱动的机械臂动态纠偏方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于视觉驱动的机械臂动态纠偏方法，其特征在于，所述方法包括： 当目标机械臂的机械臂末端作业运行进入预设加工空间时，触发集成在机械臂末端的3D视觉传感器采集置于所述加工空间中待加工工件的3D位姿数据，获取3D点云； 对所述3D点云进行位姿识别得到工件实际位姿后，根据预设定的工件示教位姿和所述工件实际位姿进行机械臂偏移量识别，输出初步偏移量； 从所述目标机械臂的多传感器分布式模块调取多维感知数据后，通过融合修正所述多维感知数据和初步偏移量，输出修正偏移量； 调用偏移量补偿模型对所述修正偏移量进行多源干扰修正，输出目标偏移量； 依据所述目标偏移量对所述目标机械臂运动控制调参寻优，输出关节角度协同调整指令； 在采用所述关节角度协同调整指令控制伺服单元进行所述目标机械臂的位姿调整后，根据3D视觉传感器采集的更新位姿数据进行纠偏闭环反馈； 其中，输出修正偏移量包括： 基于数据源分解所述多维感知数据，得到来源于关节编码器的关节实时转动角度、来源于末端力觉传感器的末端接触力和来源于机身IMU的机械臂运动加速度； 采用所述关节实时转动角度进行所述初步偏移量的视觉位置误差修正，输出视觉修正量； 采用所述末端接触力进行所述初步偏移量的位姿误差修正，输出位姿修正量； 采用机械臂运动加速度进行所述初步偏移量的运动误差修正，输出运动修正量； 以所述初步偏移量为基准，融合处理所述视觉修正量、位姿修正量和运动修正量，输出所述修正偏移量； 其中，输出目标偏移量包括： 从所述目标机械臂的控制单元进行机械臂系统误差采集，获得关节间隙、减速器回程误差和连杆弹性形变量； 交互环境传感单元采集工作台振动参数、环境温度波动特征和气流扰动特征； 提取所述3D视觉传感器的视觉残留误差； 将所述关节间隙、减速器回程误差和连杆弹性形变量输入所述偏移量补偿模型的系统误差补偿通道，计算系统误差补偿量； 将所述工作台振动参数、环境温度波动特征和气流扰动特征输入所述偏移量补偿模型的环境干扰补偿通道，计算环境干扰补偿量； 将所述视觉残留误差输入所述偏移量补偿模型的视觉误差补偿通道，输出视觉误差补偿量，其中，所述系统误差补偿通道、环境干扰补偿通道和视觉误差补偿通道并联且基于CNN网络训练得到； 将所述系统误差补偿量、环境干扰补偿量和视觉误差补偿量叠加至所述修正偏移量，进行多源干扰消除，输出所述目标偏移量。

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