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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种工业机器人绝对定位精度补偿方法和装置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：CN121004616B 。

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：202511535364.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种工业机器人绝对定位精度补偿方法和装置是由陶永;薛蛟;杨林;刘亚醉;刘海涛;陈硕设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业机器人绝对定位精度补偿方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种工业机器人绝对定位精度补偿方法和装置。本申请提供的方法，包括：确定精度补偿模型训练的多目标，多目标至少包括训练维度的子目标和补偿精度维度的子目标；确定深度置信网络待训练的原始参数集合；计算原始参数集合中各个参数对多目标的影响程度；筛选影响程度高于预设阈值的参数作为候选超参数；基于激光跟踪仪获取机器人多个采样点的当前位姿数据；基于预先确定的机器人的期望位姿数据和当前位姿数据生成位置误差，训练深度置信网络，得到训练好的目标深度置信网络，基于证据理论计算每个特征向量的贡献权重；生成补偿结果。本申请提供的工业机器人绝对定位精度补偿方法，用以提高机器人作业时的定位精度。

本发明授权一种工业机器人绝对定位精度补偿方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种工业机器人绝对定位精度补偿方法，其特征在于，所述方法包括： 确定精度补偿模型训练的多目标，所述多目标至少包括训练维度的子目标和补偿精度维度的子目标； 确定深度置信网络待训练的原始参数集合； 计算所述原始参数集合中各个参数对所述多目标的影响程度； 筛选影响程度高于预设阈值的参数作为候选超参数； 基于激光跟踪仪获取机器人多个采样点的当前位姿数据； 基于预先确定的所述机器人的期望位姿数据和所述当前位姿数据生成位置误差，将所述期望位姿数据输入深度置信网络中，使用所述位置误差作为所述深度置信网络的输出，训练所述深度置信网络； 在训练所述深度置信网络的同时，基于遗传算法优化所述深度置信网络的所述候选超参数，得到训练好的目标深度置信网络；其中，针对所述深度置信网络的所述候选超参数，生成优化编目和初始化配置；计算所述深度置信网络的输出偏差和实际的实际偏差的均方差，得到所述遗传算法的适应度函数；基于所述适应度函数对所述初始化配置进行排序，筛选所述适应度函数的值高于预设阈值的部分作为第一目标配置；对所述第一目标配置进行交叉运算和编译运算，得到一组第二目标配置，基于所述第二目标配置更新所述初始化配置，得到更新配置；将所述初始化配置替换为所述更新配置，重新执行预设数量次获取所述更新配置的步骤，基于得到的所述更新配置优化所述深度置信网络的所述候选超参数；所述计算所述深度置信网络的输出偏差和实际的实际偏差的均方差，包括：将所述期望位姿数据输入所述深度置信网络中，得到预测输出结果；计算所述预测输出结果和所述位置误差之间的差值的平方，得到目标中间值；基于所述目标中间值的平方和、所述深度置信网络的输出维度和所述期望位姿数据包含的数据数量，计算所述均方差； 获取机器人作业时的待补偿数据； 使用所述目标深度置信网络提取所述待补偿数据的特征，得到特征向量，基于证据理论计算每个所述特征向量的贡献权重； 基于所述贡献权重对所述特征向量加权处理，结合所述待补偿数据生成补偿结果。

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