本發(fā)明公開一種機器人關節(jié)摩擦力矩的補償方法及系統(tǒng)。采用本發(fā)明的補償方法及系統(tǒng)，工業(yè)機器人運行過程中，當關節(jié)溫度、負載、潤滑和磨損等參數(shù)改變后，摩擦模型也會相應改變，能夠避免基于固定摩擦模型的前饋補償方法失效的問題。在此基礎上，利用辨識的摩擦模型預測生成的摩擦力矩訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，使得神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練學習過程效率更高，能夠更快逼近理想效果，提高了機器人關節(jié)的跟蹤速度和跟蹤精度。進一步地，本發(fā)明通過高斯采樣進行摩擦力矩前饋補償，彌補了神經(jīng)網(wǎng)絡輸出不具有探索性的缺點，使神經(jīng)網(wǎng)絡能更好的收斂，避免陷入局部最優(yōu)，進一步確保跟蹤精度，即使關節(jié)溫度、負載、潤滑和磨損等參數(shù)發(fā)生變化，也能快速實現(xiàn)高精度跟蹤的目的。