数据驱动结合少参数几何误差模型的并联机器人补偿方法

本发明涉及并联机器人标定方法，目的是提供一种数据驱动结合少参数误差模型的并联机器人补偿方法，旨在解决复杂结构并联机器人误差建模困难和传统运动学标定后残余部分无法辨识的几何误差与非几何误差的问题。技术方案包括：一、利用闭环矢量法对复杂结构并联机器人进行运动学分析得到逆运动学模型；二、对逆运动学模型采用矢量微分法建立少参数几何误差模型；三、选择最小二乘法优化函数对少参数几何误差模型参数进行参数辨识；四、进行运动学标定实验，将参数辨识结果更新以消除部分几何误差；五、采集标定实验历史数据，利用高斯过程回归机器学习模型进行参数选择与模型训练；六、对标定后残余的无法辨识几何误差与非几何误差进行预测补偿。