该解决方案采用一种基于物理信息神经网络（PINN）与分轴梯度优化的机器人误差补偿方法，通过在位姿控制中引入物理先验与运动学解耦机制，显著提升工业机器人的绝对定位精度与姿态稳定性。该方法首先利用外部测量设备采集机器人初始位姿误差数据，并训练融合DH参数与神经网络的正向预测模型，实现高精度的误差估计。在反向补偿环节，创新性地采用分轴梯度优化策略，针对六轴机器人部分轴进行梯度调节以补偿位置误差，同时锁定其余轴角度，有效抑制末端工具姿态变化。随后可级联部分轴优化进行姿态微调，实现位置与姿态的解耦补偿。该解决方案适用于滚边、焊接、涂胶等对位姿敏感的工艺场景，兼顾了补偿精度与工艺稳定性。