【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器人，特别是涉及一种机器手摩擦力误差的补偿方法。
技术介绍
1、随着科技的不断发展，机器人越来越多的被应用与生成生活中。机械手骨骼装置是用于帮助患者进行手部功能恢复训练的精密设备，广泛应用于运动康复和神经康复领域。因神经损伤或其他疾病导致的手部功能障碍患者需要通过重复和精细的操作训练来恢复手部功能。然而，在实际应用中，机械手骨骼的关节和滑动部件会受到摩擦力的影响，导致运动控制精度下降。
2、现有技术对机械手摩擦力的补充通常依赖机器人关节摩擦模型，机器人关节摩擦模型是通过在机器人动力学模型中，增加简化的摩擦力模型（如库伦摩擦力、粘滞阻力模型、stribeck模型、karnopp模型等），结合参数辨识的方法，识别模型参数。但是现有技术依赖机器人关节摩擦模型对机器手摩擦力的误差补偿往往精度较低。
3、因此，如何提高机器手摩擦力误差的补偿精度成为了本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、基于上述问题，本申请提供了一种机器手摩擦力误差的补偿方法以提高...
【技术保护点】
1.一种机器手摩擦力误差的补偿方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述柯尔莫戈洛夫-阿诺德网络包括1x4卷积、1x1卷积、4x1卷积、柯尔莫戈洛夫-阿诺德层、求和层和激活函数，所述将所述放大结果通过所述预训练摩擦力补偿模型的柯尔莫戈洛夫-阿诺德网络进行处理得到查询向量、键向量和参考向量包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述激活函数是通过如下公式表示的：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述长短时记忆网络的参数是通过如下公式表示的：
5.根据权利要求4所述的方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种机器手摩擦力误差的补偿方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述柯尔莫戈洛夫-阿诺德网络包括1x4卷积、1x1卷积、4x1卷积、柯尔莫戈洛夫-阿诺德层、求和层和激活函数，所述将所述放大结果通过所述预训练摩擦力补偿模型的柯尔莫戈洛夫-阿诺德网络进行处理得到查询向量、键向量和参考向量包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述激活函数是通过如下公式表示的：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述长短时记忆网络的参数是通过如下公式表示的：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所...
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