人形机器人关节电机驱动性能模型训练方法、预测方法及设备

本申请实施例提供了一种人形机器人关节电机驱动性能模型训练方法、预测方法及设备，属于机器人技术领域。本发明包括：获取多源数据；多源数据包括关节电机的静态参数样本数据、动态参数样本数据、驱动性能样本数据、关节运动模式参数样本数据；根据多源数据建立与关节运动模式关联的多维数据集；设置回归模型；根据多维数据集对回归模型进行训练，得到驱动性能预测数据；根据驱动性能样本数据和驱动性能预测数据对回归模型的参数进行调整，得到目标模型。本申请实施例能够解决人形机器人关节电机驱动性能测量效率低、动态适应性差、维护成本高的问题，实现基于数据驱动的精准性能预测与优化控制。