简介： 本发明公开一种机器人关节摩擦力矩的补偿方法及系统。采用本发明的补偿方法及系统，工业机器人运行过程中，当关节温度、负载、润滑和磨损等参数改变后，摩擦模型也会相应改变，能够避免基于固定摩擦模型的前馈补偿方法失效的问题。在此基础上，利用辨识的摩擦模型预测生成的摩擦力矩训练神经网络，使得神经网络的训练学习过程效率更高，能够更快逼近理想效果，提高了机器人关节的跟踪速度和跟踪精度。进一步地，本发明通过高斯采样进行摩擦力矩前馈补偿，弥补了神经网络输出不具有探索性的缺点，使神经网络能更好的收敛，避免陷入局部最优，进一步确保跟踪精度，即使关节温度、负载、润滑和磨损等参数发生变化，也能快速实现高精度跟踪的目的。