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龙图腾网获悉中铁科工集团有限公司申请的专利机器人关节误差补偿方法、装置、计算机设备及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：CN115816443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211367676.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权机器人关节误差补偿方法、装置、计算机设备及存储介质是由王天昊;曾子敬;杨乐设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人关节误差补偿方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种机器人关节误差补偿方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：根据关节规划值和动力学模型对目标关节进行前馈控制，得到第一关节参数；根据传感器反馈值对第一关节参数进行负反馈调节，得到第二关节参数；根据关节规划值、传感器反馈值和连杆状态预测网络，得到预测关节参数；根据传感器反馈值、预测关节参数、关节规划值以及强化学习系统，得到补偿参数；根据补偿参数对第二关节参数进行正反馈调节，实现误差补偿；本发明的机器人关节误差补偿方法，能消除减速器产生柔性特性对关节产生的误差，针对规划关节参数进行误差补偿，最终实现在高精度、高速度的工作状态下，对于机器人关节的振动抑制。

本发明授权机器人关节误差补偿方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人关节误差补偿方法，其特征在于，所述关节由电机驱动，所述关节通过减速器与连杆相连，所述方法包括： 根据关节规划值和动力学模型对目标关节进行前馈控制，得到第一关节参数； 根据传感器反馈值对所述第一关节参数进行负反馈调节，得到第二关节参数； 构建连杆状态预测网络，所述构建连杆状态预测网络，包括：获取初始连杆状态预测网络；获取训练数据集，所述训练数据集包括规划连杆关节参数、电机反馈参数和实际连杆参数；将所述训练数据集输入所述初始连杆状态预测网络进行训练，其中，所述初始连杆状态预测网络的输入为所述规划连杆关节参数和所述电机反馈参数，所述初始连杆状态预测网络的输出为预测连杆关节参数；将训练后的所述初始连杆状态预测网络作为所述连杆状态预测网络； 根据所述关节规划值、所述传感器反馈值和连杆状态预测网络，得到预测关节参数； 构建强化学习系统，所述构建所述强化学习系统，包括：获取强化学习神经网络；采用强化学习方法，对所述强化学习神经网络进行训练，将所述训练后的强化学习神经网络，作为强化学习系统，所述训练强化学习神经网络时，将所述规划连杆关节参数、所述实际连杆参数、所述电机反馈参数作为状态，补偿参数作为动作，将所述强化学习神经网络作为策略，将参考参数作为奖励，通过所述动作及所述状态得到所述奖励来优化所述策略，根据所述奖励判断训练是否结束；其中，所述参考参数与所述目标关节的关联关节相关； 根据所述传感器反馈值、所述预测关节参数、所述关节规划值以及强化学习系统，得到补偿参数； 根据所述补偿参数对所述第二关节参数进行正反馈调节，实现误差补偿。

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