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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种考虑负载静态分离和动态摩擦统一预测的机器人动力学辨识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：CN120278024B 。

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：202510397026.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种考虑负载静态分离和动态摩擦统一预测的机器人动力学辨识方法是由杨吉祥;寻天柱;丁汉设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑负载静态分离和动态摩擦统一预测的机器人动力学辨识方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器人技术领域，公开了一种考虑负载静态分离和动态摩擦统一预测的机器人动力学辨识方法，该系统包括：非线性摩擦预识别；负载相关摩擦静态分离方法LFSS；基于HTFO的动态摩擦建模；PRF傅里叶级数激励轨迹设计；模型验证。本发明不仅构建了一套完整的机器人动力学辨识技术体系，还为其在实际应用中的推广和使用提供了便利的工具和平台，极大地推动了机器人技术在复杂工况下的发展与应用。

本发明授权一种考虑负载静态分离和动态摩擦统一预测的机器人动力学辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑负载静态分离和动态摩擦统一预测的机器人动力学辨识系统，其特征在于，该系统包括： 非线性摩擦预识别单元，用于基于关节摩擦力数据，采用粒子群优化算法PSO进行非线性摩擦参数识别； 负载相关摩擦静态分离单元，采用负载相关摩擦静态分离方法LFSS，基于多项式函数构建负载相关摩擦模型，并通过静态负载实验进行参数识别； 动态摩擦建模单元，基于高阶双曲正切HTFO摩擦模型，结合拉普拉斯算子s，建立动态摩擦模型； 激励轨迹设计单元，采用伪随机有限傅里叶级数PRF激励轨迹设计方法，构建激励电流信号，以实现动态摩擦参数的分离； 模型验证单元，基于机器人实验平台，通过归一化均方根误差NRMSE和峰值误差评估所识别动力学模型的精度和稳定性； 所述负载相关摩擦静态分离方法LFSS将建模为四象限动态和外力的多项式函数，表达式如下： ; 其中，是与关节i相关的系数，反映了关节摩擦与负载扭矩之间的线性关系；对于串行机器人的旋转关节，只有与关节旋转轴对齐的负载扭矩才会对关节摩擦产生影响，包括重力产生的扭矩以及外部施加于机器人的负载扭矩；在机器人处于静态平衡状态时，角速度近似视为零，即，此时且，得到了考虑负载相关静态摩擦的机器人静态模型： ; 在此基础上，获取机器人在静态部位下的外部负载变化和电流变化数据，即可利用线性回归方法高效识别负载相关摩擦模型的参数。

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