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龍圖騰網獲悉佛山紐欣肯智能科技有限公司申請的專利一種基于示教軌跡優化與修正的機器人打磨系統的打磨方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116533227B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211609736.X，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種基于示教軌跡優化與修正的機器人打磨系統的打磨方法是由葉德禧;黃浩暉;楊辰光設計研發完成，并于2022-12-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于示教軌跡優化與修正的機器人打磨系統的打磨方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于示教軌跡優化與修正的機器人打磨系統的打磨方法，本發明在打磨之前，根據肌電手環測量的肌電信號和六維力力矩傳感器測量的機器人末端外力，工控機訓練神經網絡，建立肌電信號到手臂作用力的映射，對示教位姿和力軌跡進行建模，在打磨過程中，根據肌電信號、機器人末端外力和神經網絡預測值，工控機向機器人發送控制指令，優化和修正機器人位姿和力軌跡。本發明使用神經網絡避免了打磨中切平面力噪聲對手臂作用力的測量干擾，實現了在線優化和修正示教軌跡中不合理的位姿和法向力，提高了示教的效率和魯棒性以及機器人的打磨柔性作業能力。

本發明授權一種基于示教軌跡優化與修正的機器人打磨系統的打磨方法在權利要求書中公布了：1.一種基于示教軌跡優化與修正的機器人打磨系統的打磨方法，所述的打磨系統包括機器人1、六維力力矩傳感器2、打磨頭3、肌電手環4和工控機5，所述的機器人1為具有位置控制功能的六軸機械臂；所述六維力力矩傳感器2安裝于所述機器人1的末端，用于測量打磨過程中環境或操作人員對所述機器人1末端施加的外力，所述打磨頭3安裝于所述六維力力矩傳感器2的另一端，與工件直接接觸進行打磨，所述肌電手環4佩戴于操作人員的右前臂，用于采集手臂的八通道肌電信號，所述工控機5與所述機器人1和所述六維力力矩傳感器2均電連接，與所述的肌電手環4通過藍牙連接，根據六維力力矩傳感器2獲取到的外力和肌電手環4獲取的肌電信號向所述機器人1發送控制指令，控制機器人1帶動打磨頭3在工件表面移動，完成打磨作業； 其特征在于，所述的打磨方法包括以下步驟： S1、訓練數據采集與處理，操作人員用手拖動機器人1末端分別沿x軸，y軸和z軸進行周期移動，同時，利用工控機5讀取肌電手環4測量得到的手臂八通道原始肌電信號和六維力力矩傳感器2測量得到的力信號,對這兩組信號進行時間戳同步，同時對肌電信號uk進行預處理得到擴展肌電信號方陣； S2、模型構建與訓練，構建神經網絡模型，并利用步驟S1中處理的對應時間戳的擴展肌電信號方陣和三維力信號組成數據對，其中，k表示當前時間戳,使用反向傳播算法對神經網絡進行訓練，訓練得到的最優權重滿足最小化損失函數L： 其中，表示訓練得到的最優權重，N表示訓練集數據個數，表示三維力信號，表示預測三維力信號； 訓練好的神經網絡模型表示手臂肌電信號和預測機器人1末端所受手臂力的映射關系為 式中，表示神經網絡映射函數； S3、軌跡示教與建模，在拖動示教模式下，對機器人1示教在工件表面進行打磨的位姿軌跡和垂直于工件表面的法向力軌跡，工控機5記錄示教位姿和法向力軌跡，使用動態運動原語對機器人1軌跡從正向和反向進行建模，得到位姿模型和力模型； 其中，所述的位姿軌跡為： 其中，代表所述機器人1末端位置，代表所述機器人1末端姿態，以RPY旋轉角的形式給出； S4、在線優化，用力控算法和姿態導納控制算法在線優化機器人1的位姿軌跡，經過姿態導納控制算法對機器人1姿態進行優化，機器人1末端會自動地根據環境外力矩調整姿態，從而實現在打磨過程中打磨頭3方向與工件表面垂直； S5、在線修正，使用神經網絡模型預測手臂對機器人1末端作用力，調整位姿和力模型執行速度，通過位置導納控制，工控機5向機器人1發送控制指令，在線修正優化后的機器人1位置和力軌跡； S6、循環執行步驟S4和S5，直到完成示教軌跡的在線優化和修正。

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