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龙图腾网恭喜法奥意威(苏州)机器人系统有限公司申请的专利基于残差补偿的动力学建模方法、装置和电子设备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：CN119458377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510018730.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于残差补偿的动力学建模方法、装置和电子设备是由许文超;任瑞龙;丁磊设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于残差补偿的动力学建模方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于残差补偿的动力学建模方法、装置和电子设备，基于获得的机械臂关节信息并采用迭代重加权最小二乘法实现最小惯性参数集参数估计，以确定动力学初步辨识模型。根据动力学初步辨识模型，令机械臂跟踪预设轨迹得到残差力矩数据集和关节信息。基于残差力矩数据集和关节信息，并采用非线性动力学稀疏辨识方法构建动力学残差模型。结合动力学初步辨识模型和动力学残差模型得到最终的动力学模型。本方案，采用迭代重加权最小二乘法实现参数辨识，降低了机械臂各关节力矩存在数值量级差异及离群值造成的影响，提高了动力学辨识模型的精度，结合基于非线性动力学稀疏辨识方法构建的动力学残差模型进行补偿，提高了最终的动力学模型精度。

本发明授权基于残差补偿的动力学建模方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于残差补偿的动力学建模方法，其特征在于，所述方法包括：构建包含待辨识的最小惯性参数集的动力学初步辨识模型；获得机械臂的关节信息，基于所述关节信息并采用迭代重加权最小二乘法对待辨识的所述最小惯性参数集进行参数估计，以确定所述动力学初步辨识模型；根据所述动力学初步辨识模型，并令机械臂跟踪预设轨迹，以得到残差力矩数据集和关节信息；基于所述残差力矩数据集和关节信息，采用非线性动力学稀疏辨识方法构建动力学残差模型；结合所述动力学初步辨识模型和所述动力学残差模型得到最终的动力学模型；所述基于所述残差力矩数据集和关节信息，并采用非线性动力学稀疏辨识方法构建动力学残差模型的步骤，包括：将动力学残差模型参数化为由关节信息表征的候选函数集；对所述残差力矩数据集、所述动力学初步辨识模型得到的动力学映射结果以及所述候选函数集构建稀疏回归模型；对所述稀疏回归模型基于顺序阈值最小二乘法进行求解，基于求解得到的候选函数集确定所述动力学残差模型。

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