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龙图腾网获悉北京炎凌嘉业智能科技股份有限公司申请的专利基于多模态预测的机械臂重力动态补偿控制方法及系统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：CN121374643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511948238.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于多模态预测的机械臂重力动态补偿控制方法及系统是由杨伟峰;任剑云;刘振宇;张炳计;高建;杨海峰设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态预测的机械臂重力动态补偿控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉一种基于多模态预测的机械臂重力动态补偿控制方法及系统，其包括通过多模态传感器采集机械臂当前运行周期内的负载信息数据，包括关节力矩值、末端加速度值和关节角度值；然后，对这些数据预处理生成标准化数据集；利用训练好的深度学习模型预测下一运行周期负载动态特性，精准把握负载质量分布和重心位置变化趋势；结合机械臂动力学模型依据预测结果计算重力补偿力矩值，使补偿更精确；将重力补偿力矩值实时反馈至控制系统，调整驱动电机输出力矩，实现机械臂重力动态补偿控制；该方案可以有效提升机械臂在运行中的运动精度，减少因重力导致的定位偏差与操作失误，确保机械臂在复杂负载环境下稳定、高效运行。

本发明授权基于多模态预测的机械臂重力动态补偿控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态预测的机械臂重力动态补偿控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取机械臂在当前运行周期内通过多模态传感器采集的负载信息数据，所述负载信息数据包括力矩传感器记录的关节力矩值、加速度传感器记录的机械臂末端加速度值以及角度传感器记录的关节角度值； 对所述负载信息数据进行预处理，生成与所述机械臂运行状态对应的标准化数据集，所述标准化数据集包含时间序列上的力矩变化曲线、加速度变化曲线和角度变化曲线； 将所述标准化数据集输入至训练完成的深度学习模型中，基于所述深度学习模型预测机械臂在下一运行周期内的负载动态特性，所述负载动态特性包括负载质量分布特性和负载重心位置变化特性； 根据所述负载动态特性的预测结果，计算机械臂各关节在下一运行周期内的重力补偿力矩值， 所述重力补偿力矩值通过机械臂动力学模型结合所述负载动态特性得出； 将所述重力补偿力矩值实时反馈至机械臂的控制系统，调整机械臂各关节的驱动电机输出力矩，以实现机械臂在下一运行周期内的重力动态补偿控制； 其中，根据所述负载动态特性的预测结果，计算机械臂各关节在下一运行周期内的重力补偿力矩值，包括： 基于所述负载动态特性中的负载质量分布特性，确定每个关节所承担的等效负载质量，计算机械臂各关节的静态重力补偿力矩值； 基于所述负载动态特性中的负载重心位置变化特性，计算机械臂各关节的动态重力补偿力矩值； 将所述静态重力补偿力矩值和所述动态重力补偿力矩值相加，得到机械臂各关节在下一运行周期内的重力补偿力矩值。

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