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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于多传感器的机器人轨迹在线补偿与精度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：CN121424395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511999402.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于多传感器的机器人轨迹在线补偿与精度控制方法及系统是由帅劲;孙渊;郭鑫辰;杨成;贾宇航设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器的机器人轨迹在线补偿与精度控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多传感器的机器人轨迹在线补偿与精度控制方法及系统，属于机器人轨迹控制技术领域。方法包括获取目标轨迹数据和各传感器的原始数据，对各传感器的原始数据进行时间对齐后生成包括振动加速度数据和位姿数据的融合数据集；基于振动加速度数据进行时频特征提取，得到主导振动频率谱；构建关节驱动力矩与末端振动位移的机械传递函数模型；基于机械传递函数模型，构建自适应陷波滤波器以生成前馈补偿序列；根据目标轨迹数据、位姿数据以及实时更新的各传感器的权重参数，计算得到轨迹融合偏差量；将前馈补偿序列与轨迹融合偏差量进行整合后，基于模糊PID控制算法生成关节驱动电流指令。本发明能够提升机器人轨迹控制精度。

本发明授权一种基于多传感器的机器人轨迹在线补偿与精度控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器的机器人轨迹在线补偿与精度控制方法，其特征在于，包括： 获取目标轨迹数据和各传感器的原始数据，对各传感器的原始数据进行时间对齐后生成包括振动加速度数据和位姿数据的融合数据集； 基于所述振动加速度数据进行时频特征提取，得到主导振动频率谱； 基于所述主导振动频率谱，构建关节驱动力矩与末端振动位移的机械传递函数模型； 基于所述机械传递函数模型，构建自适应陷波滤波器以生成前馈补偿序列； 根据所述目标轨迹数据、位姿数据以及实时更新的各传感器的权重参数，计算得到轨迹融合偏差量； 将所述前馈补偿序列与轨迹融合偏差量进行整合后，基于模糊PID控制算法生成关节驱动电流指令以控制机器人运动； 其中，所述各传感器的权重参数的实时更新过程包括： 获取机器人的实际位姿数据； 根据所述实际位姿数据和目标轨迹数据计算得到误差数据； 将所述误差数据输入预先训练好的深度学习模型中，得到更新后的各传感器的权重参数； 所述根据目标轨迹数据、位姿数据以及实时更新的各传感器的权重参数，计算得到轨迹融合偏差量，包括： 计算各传感器在工具坐标系下的独立偏差量，表示为： ； 其中，表示第类传感器对应的独立偏差量，表示工具坐标系下的目标轨迹数据，表示第类传感器在工具坐标系下的位姿数据； 对所述独立偏差量进行标准差归一化处理，表示为： ； 其中，表示归一化后的独立偏差量，表示第类传感器测量数据的标准差； 通过加权求和算法计算轨迹融合偏差量，表示为： ； 其中，表示轨迹融合偏差量，表示第类传感器对应的权重参数，表示传感器类型总数； 所述将前馈补偿序列与轨迹融合偏差量进行整合后，基于模糊PID控制算法生成关节驱动电流指令以控制机器人运动生成关节驱动电流指令以控制机器人运动，包括： 将所述轨迹融合偏差量转换为关节空间偏差，表示为： ； 其中，表示关节空间偏差，表示雅可比矩阵的逆矩阵； 将所述前馈补偿序列与轨迹融合偏差量进行整合得到总补偿指令，表示为： ； 其中，表示关节空间增益矩阵，表示前馈补偿序列； 将所述关节空间偏差及其变化率输入模糊控制器，所述模糊控制器输出PID控制器的参数修正量； 所述总补偿指令用于修正目标轨迹数据得到PID控制器的设定值修正量； 基于所述参数修正量和设定值修正量，所述PID控制器输出关节驱动电流指令，表示为： ； 其中，表示修正后的比例系数，表示修正后的积分系数，表示修正后的微分系数，表示关节空间偏差对时间的积分项，表示关节空间偏差的变化率。

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