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龙图腾网获悉东莞市李群自动化技术有限公司;华南理工大学申请的专利一种机器人摩擦力矩在线预测方法及装置、计算机可读存储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：CN120012298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411994986.9，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种机器人摩擦力矩在线预测方法及装置、计算机可读存储介质是由祝昶;黄沿江;石金博;沙琪;黎少坤设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人摩擦力矩在线预测方法及装置、计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器人摩擦力矩在线预测方法及装置、计算机可读存储介质，对于待辨识的关节型串联工业机器人，本发明实施例通过牛顿‑欧拉法建立考虑摩擦的机器人的动力学模型，再对动力学模型进行线性化后，使用五项有限傅里叶级数设计激励轨迹，采集机器人在激励轨迹下的关节运动数据建立回归方程组，求解回归方程组得到整体的待辨识动力学参数，并根据整体的待辨识动力学参数在线计算机器人的摩擦力矩，能够实现在线预测机器人的摩擦力矩。

本发明授权一种机器人摩擦力矩在线预测方法及装置、计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人摩擦力矩在线预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1.通过牛顿‑欧拉法建立考虑摩擦的机器人的动力学模型： 式中：q、分别为机器人关节的位置、速度、加速度矢量，Mq为机器人手臂惯量矩阵，为与离心力和科氏力有关的速度项矩阵，gq为重力项，τ为关节力矩矢量，代表摩擦力力矩； S2.对所述动力学模型进行线性化，得到如下的动力学表达形式： 其中，是回归矩阵，βb是待辨识动力学参数的最小惯性参数集；为是与惯性基础参数有关的回归矩阵，与摩擦力扭矩有关的回归矩阵；待辨识参数集βb分为两个子集，一个与惯性基础参数有关，记为βib，另一个与摩擦力扭矩有关，记为βf，βf＝[fci fvi bi]T； S3.使用傅里叶级数设计激励轨迹，激励轨迹定义为： 其中，qit、和分别表示t时刻第关节i的位置、角速度和角加速度，qi0是初始时刻的关节角度；ωf是傅里叶级数激励轨迹的基角频率，ak和bk是傅里叶级数激励轨迹的系数； S4.控制机器人按激励轨迹运行，采集机器人各个关节的运动数据，组合出线性回归方程组： 其中，n为所述机器人按所述激励轨迹运动时获取到的所述机器人关节的动力学数据组的数量，每个所述动力学数据组均包含所述机器人所有关节的输入力矩、关节的角度、关节的角速度和关节的角加速度； S5.求解所述线性回归方程组确定待辨识参数集βb； S6.通过计算得到的辨识参数集βb，计算每时刻的摩擦力矩τf： S7.将摩擦力矩τf拆分为每个关节i的摩擦观测矩阵Φfi与对应摩擦参数βfi的乘积： τfi＝Φfiβfi； S8.采集当前k时刻各关节i的摩擦力矩τfik和关节运动信息qik、进行摩擦在线估计，其中： S81.计算关节i的增益系数Kik： 其中，Rv＝0.999为观测噪声方差，P为协方差矩阵； S82.计算关节i的协方差矩阵Pik： Pik＝1‑KikΦfikPik‑1+Rw； 其中，为过程噪声的协方差矩阵； S83.计算关节i的摩擦参数： βfik＝βfik‑1+Kikτfik‑Φfikβfik‑1S84.利用更新后的摩擦参数得到该时刻关节i的摩擦力矩： τfik＝Φfikβfi。

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