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龙图腾网恭喜广州数控设备有限公司申请的专利基于神经网络的机器人拖动示教方法、装置、设备和介质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：CN115107031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210830194.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于神经网络的机器人拖动示教方法、装置、设备和介质是由何英武;李智;宋露露;温尔文;粱权民;粱慧坚设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的机器人拖动示教方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及工业机器人拖动示教技术，提供了一种基于神经网络的机器人拖动示教方法、装置、系统、设备和介质，其方法包括以下步骤：建立机器人动力学模型；根据机器人动力学模型，构建并训练神经网络模型；获取机器人的动力学状态，将机器人的动力学状态输入训练好的神经网络模型中，得到机器人的转矩值输出；根据机器人的转矩值输出，控制机器人完成示教运动。本发明克服了拖动示教过程中传统动力学模型参数辨识困难的问题，提高了机器人拖动示教方法的应用价值。

本发明授权基于神经网络的机器人拖动示教方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的机器人拖动示教方法，其特征在于，包括以下步骤：建立机器人动力学模型；根据机器人动力学模型，构建并训练神经网络模型；获取机器人的动力学状态，将机器人的动力学状态输入训练好的神经网络模型中，得到机器人的转矩值输出；根据机器人的转矩值输出，控制机器人完成示教运动；建立机器人动力学模型，模型用如下公式表示： 其中，q、分别表示机器人关节的旋转角度矩阵、角速度矩阵；τ表示关节电机驱动的力矩矩阵；τext表示外部环境给6个关节电机末端施加的力矩矩阵；表示科氏离心力模型矩阵；Gq表示重力模型矩阵；表示摩擦模型矩阵，其中是库伦摩擦、是粘滞摩擦；将电机的输出扭矩τm用伺服电机的电流值进行替代，具体公式如下：τm＝Kti其中，Kt是伺服电机的扭矩常数；伺服电机的输出扭矩通过减速器放大，忽略转子和减速器惯性矩，得到作用在接头上的驱动力矩：τa＝nτm其中，n是减速器的减速比；根据机器人动力学模型，构建神经网络模型；其中神经网络模型选择BP神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层的输入为机器人关节的运动参数，输出层的输出为伺服电机的电流值。

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