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龙图腾网获悉广东省科学院智能制造研究所申请的专利考虑机器人动态误差的磨抛去除误差补偿控制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：CN121061864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511305587.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权考虑机器人动态误差的磨抛去除误差补偿控制方法是由廖昭洋;周雪峰;徐智浩;林旭滨;吴鸿敏设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑机器人动态误差的磨抛去除误差补偿控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种考虑机器人动态误差的磨抛去除误差补偿控制方法，本方法通过建立考虑机器人动态误差的磨抛去除深度预测模型用于预测磨抛去除深度，解决侧刃进行加工时侧刃接触压力和相对滑移速度分布非线性的问题，突破传统赫兹模型在狭窄空间侧刃接触力学建模中的局限性，实现磨抛去除量与表面形貌的精准预测；然后提出离线‑在线协同的分层补偿机制，辨识时变动力学下机器人误差的时空传递机制，实现确定性磨抛轨迹精确跟踪，提升整体构件磨抛轮廓精度。

本发明授权考虑机器人动态误差的磨抛去除误差补偿控制方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑机器人动态误差的磨抛去除误差补偿控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，根据磨抛工具加工受限条件分析侧刃切触区域的应力分布，将所述应力分布作为Preston方程的输入，构建侧刃磨抛的磨抛去除深度预测模型，用于预测磨抛任务中单点的磨抛去除深度；所述磨抛去除深度预测模型为： 其中，为磨抛去除深度，为磨抛去除系数，为侧刃切触区域的应力分布，为侧刃与工件的相对速度，为侧刃变形量，为侧刃变形耦合系数，为磨粒随机效应形成的残差； 步骤2，根据机器人静态参数分别构建多体动力学模型和伺服进给模型，基于所述多体动力学模型和所述伺服进给模型设计动态误差求解器，分别计算结构动态变形量和伺服跟随误差，并根据所述结构动态变形量和所述伺服跟随误差求出机器人的实际磨抛轨迹，计算所述实际磨抛轨迹与预设磨抛轨迹的差值，得到动态误差分布；所述多体动力学模型的构造过程包括： 采用有限元模态分析与频响实验标定机器人的关节刚度与连杆柔性参数，构建Lagrange方程量化磨抛力与惯性力耦合作用下的结构动态变形量，最后将所述结构动态变形量映射至末端位姿；所述伺服进给模型的构造过程包括：采用阶跃响应实验与匀速空载实验辨识机器人伺服电机的位置环、速度环增益和摩擦参数，构建伺服跟随误差动态方程，采用库伦-粘滞摩擦模型和空载实验辨识所述伺服跟随误差动态方程的摩擦系数，结合所述预设磨抛轨迹与所述伺服进给模型，预测伺服电机各轴的伺服跟随误差； 步骤3，解析所述动态误差分布对侧刃切触区域造成的偏移以及压力中心漂移规律，构建所述动态误差分布与所述磨抛去除深度之间的映射关系； 步骤4，设置分层补偿机制，所述分层补偿机制包括离线全局优化层和在线动态调控层，其中，所述离线全局优化层包括，将所述机器人静态参数和所述映射关系作为输入，采用镜像迭代补偿法对镜像对称的所述实际磨抛轨迹与所述预设磨抛轨迹进行误差抵消与迭代修正，生成全局优化的补偿轨迹，所述在线动态调控层包括，在所述离线全局优化层的基础上构建模型预测控制器，将所述动态误差分布作为前馈输入，与机器人的实时反馈数据结合，形成闭环控制，计算出基于所述补偿轨迹的最优控制输入。

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