一种机器人定位预测方法、装置、介质及设备

本申请提供了一种机器人定位预测方法、装置、介质及设备，涉及工业机器人运动控制领域。该方法一方面，通过设计物理‑数据双分支协同网络，同时利用DH参数法预测得到目标机器人的理论位置坐标，以及利用改进的Transformer网络，预测得到目标机器人的坐标补偿值，以将理论值与补偿值进行解耦，避免单一建模范式的局限性。然后，将两者融合，通过结合机器人运动学先验知识与深度学习的非线性表达能力，实现针对目标机器人的高精度末端点位预测。另一方面，提出空间物理信息混合损失函数，使用DH模型输出的空间拓扑结构，指导整个位置预测模型的预测值的分布，以提高目标机器人末端点位预测的几何合理性。