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龙图腾网获悉浙江金华今创智能制造研究院有限公司;浙江今飞机械有限公司申请的专利基于粒子群算法的串联工业机器人运动学误差补偿技术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：CN117182911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311255450.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于粒子群算法的串联工业机器人运动学误差补偿技术是由林肖;宋延奎;李彬;施孝新;刘敏;李俊阳设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于粒子群算法的串联工业机器人运动学误差补偿技术在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粒子群算法的串联工业机器人运动学误差补偿技术，包括数据批量采集、数据存储、数据处理和参数辨识及误差补偿；数据批量采集根据单个工业机器人的采集数据批量采集，数据存储为批量采集数据的数据存储库中建立包括但不限于位姿点对应数据、机器人关节角度和末端位姿坐标数据的机器人数据存储库；数据处理串联机器人运动学误差通用模型，使用粒子群算法寻找雅各比矩阵条件数据为目标函数，对所有工业机器人循环执行寻优误差矩阵，得到最优运动参数误差雅各比矩阵；参数辨识及误差补偿得到高精度MDH参数。可提高辨识结果准确性，可满足大批量工业机器人误差补偿需求，提高大批量工业机器人误差补偿效率。

本发明授权基于粒子群算法的串联工业机器人运动学误差补偿技术在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群算法的串联工业机器人运动学误差补偿技术，其特征在于：包括 数据批量采集：执行单个工业机器人末端位姿数据采集，根据单个工业机器人的采集数据，重复执行对其余工业机器人的数据采集任务，完成数据批量采集；在单个工业机器人的数据采集任务中，包括如下工业机器人末端位姿数据采集方法： A1.搭建实验平台正确安装激光跟踪仪系统； A2.预热并校准激光跟踪仪； A3.完成基坐标系与工具坐标系的建立； A4.选取机器人末端位置采集点； A5.通过机器人示教器控制机器人运动完成关节角度的输出； 数据存储：执行对单个工业机器人末端位姿数据采集后的数据存储，在数据存储库中建立包括但不限于位姿点对应数据、机器人关节角度和末端位姿坐标数据的机器人数据，重复执行对其余工业机器人的采集数据存储，形成数据存储库； 数据处理：建立串联工业机器人运动学误差通用模型，使用粒子群算法寻找雅各比矩阵条件数据为目标函数，对上述所有工业机器人循环执行寻优误差矩阵，得到最优运动参数误差雅各比矩阵； 参数辨识及误差补偿：执行参数辨识及大批量误差补偿得到高精度MDH参数； 所述的数据处理包括如下处理方法： B1.首先建立串联工业机器人的运动学误差通用模型， 误差模型的建立基于MDH修改DH参数法参数法进行的，误差通用模型如下： 1 2 3 其中:为参数误差的雅各比误差矩阵，表示机器人末端实际位姿，表示串联工业机器人的个关节，为机器人理论位姿，表示机器人末端实际位姿和理论位姿的误差； B2.使用粒子群算法寻找雅各比矩阵条件数最小的200组数据 首先设计约束优化问题公式如下： 4 其中：为目标函数，表示雅各比误差矩阵的条件数，表示机器人各个关节的角度，表示角速度，表示角加速度；、、分别表示角度、角速度、角加速度的下限，、、分别表示角度、角速度、角加速度的上限；表示关节角度在机器人的整个运动空间内； 使用粒子群算法来求解上述约束优化问题，粒子群初始化种群数量为300，维度设置为200，最大迭代次数设置为1000；借助Matlab工具，加载数据存储中配置的Excel表格，对n台机器人循环执行寻优过程，整个寻优过程完全按照标准化粒子群算法流程进行；将优化结果带入公式2即可得到n台机器人的最优雅各比误差矩阵，用公式表示为： 5 其中，表示第一个机器人的最优雅各比误差矩阵，表示第n个机器人的最优雅各比误差矩阵； 所述的参数辨识及误差补偿使用最小二乘法计算误差，计算公式为： 6 其中：为第台机器人的最优雅各比误差矩阵，为第台机器人的末端位姿误差，为计算得到的第台机器人的MDH参数误差，将该误差补偿到第台机器人的MDH参数即可得到高精度MDH参数。

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