基于多模态预测的机械臂重力动态补偿控制方法及系统

本申请涉一种基于多模态预测的机械臂重力动态补偿控制方法及系统，其包括通过多模态传感器采集机械臂当前运行周期内的负载信息数据，包括关节力矩值、末端加速度值和关节角度值；然后，对这些数据预处理生成标准化数据集；利用训练好的深度学习模型预测下一运行周期负载动态特性，精准把握负载质量分布和重心位置变化趋势；结合机械臂动力学模型依据预测结果计算重力补偿力矩值，使补偿更精确；将重力补偿力矩值实时反馈至控制系统，调整驱动电机输出力矩，实现机械臂重力动态补偿控制；该方案可以有效提升机械臂在运行中的运动精度，减少因重力导致的定位偏差与操作失误，确保机械臂在复杂负载环境下稳定、高效运行。