基于神经网络的机器人六维力传感器智能标定方法

本发明公开了基于神经网络的机器人六维力传感器智能标定方法，本发明涉及机器人技术领域，解决了当机器人在特定维度出现较大位移误差时，固定占比的训练数据难以针对性优化模型参数的问题，本发明通过自适应调整训练集、验证集、测试集的资源占比，并以位移误差最小化为目标确定最优资源比，有效降低机器人多维运动中的位移误差，大幅提高六维力传感器的标定准度；基于同轴力与力矩的变化特征实时计算位移误差，触发资源占比的动态调整，无需人工干预即可适配机器人运动状态变化，保障标定过程的实时性与适应性；通过生成误差向量直观展示移动误差的空间特征，为维护人员提供精准检修方向，缩短故障排查与维护周期，提升机器人运行稳定性。