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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利线驱动连续体机器人的死区自适应补偿控制系统及方法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：CN117340877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202311355001.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权线驱动连续体机器人的死区自适应补偿控制系统及方法是由钱彧哲;谢俊男;刘卫朋设计研发完成，并于2023-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本线驱动连续体机器人的死区自适应补偿控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种线驱动连续体机器人的死区自适应补偿控制系统及方法，包括：第一模型模块，用于建立了一个连续体机器人的标准动力学模型；死区函数模块，用于对线驱动连续体机器人的驱动死区建立死区函数；第二模型模块，用于基于标准动力学模型建立不确定误差模型；神经网络补偿器，该补偿器包括两个引入的RBF神经网络；其中一个RBF神经网络用于估计所提出的所述不确定误差模型；另一个RBF神经网络用于系统前馈通道的死区补偿，以逼近建立的所述死区函数；自适应补偿模块，用于采用自适应的方式对建立的所述模型和死区函数进行更新，以提升对连续体机器人的控制精度；其有益效果是：弥补了驱动死区对控制系统造成的影响。

本发明授权线驱动连续体机器人的死区自适应补偿控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种线驱动连续体机器人的死区自适应补偿控制系统，应用于控制器，其特征在于，包括： 第一模型模块，用于基于欧拉伯努利梁定理和常曲率假设，建立了一个连续体机器人的标准动力学模型； 死区函数模块，用于对线驱动连续体机器人的驱动死区建立死区函数； 第二模型模块，用于基于所述标准动力学模型建立不确定误差模型； 神经网络补偿器，所述神经网络补偿器包括两个引入的RBF神经网络；其中一个RBF神经网络用于估计所提出的所述不确定误差模型；另一个RBF神经网络用于系统前馈通道的死区补偿，以逼近建立的所述死区函数； 自适应补偿模块，用于采用自适应的方式对建立的所述模型和死区函数进行更新，以提升对连续体机器人的控制精度；其中，所述模型包括所述标准动力学模型和不确定误差模型； 所述不确定误差模型设计为： ； 其中，为外界干扰，为误差信号，代表连续体机器人的位置向量，代表连续体机器人的速度向量，与含义相同为系统的惯性矩阵，与，与含义相同，为与系统科里奥利向心力有关的矩阵，与含义相同为与重力和弹力有关的矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北工业大学，其通讯地址为：300400 天津市北辰区西平道5340号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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