一种基于多传感器融合的协作机器人关节自适应控制系统及方法

本发明公开了一种基于多传感器融合的协作机器人关节自适应控制系统及方法，涉及机器人关节控制技术领域。本发明通过多源数据融合单元集成的改进扩展卡尔曼滤波与深度神经网络补偿机制，有效抑制了传感器噪声，并解决了多源数据冲突；传感器可靠性评估单元基于贝叶斯推理的动态权重分配机制，能够在检测到传感器异常时，实时下调其融合权重，并提升可靠传感器数据的贡献度；自适应控制单元结合自学习优化单元构成的闭环优化架构，彻底解决了传统PID参数固定导致的性能局限；通过多源传感器数据的自适应加权融合，提升关节状态估计精度；利用深度神经网络残差补偿机制，降低扭矩控制稳态误差。