本发明公开一种GRU的柔性关节迟滞特性建模与补偿控制方法，对于未配置负载转矩传感器的低成本轻型工业机器人柔性关节，采用电机驱动电流‑电机端扭转角间接描述关节迟滞特性，将关节迟滞特性中正逆程特有的特征融入GRU神经网络迟滞模型中，利用基于卡尔曼滤波的电流增量，提取正程和逆程的特征，描述电流‑电机端扭转角迟滞特性中正逆程所表现出的多值特性，并将模型的历史值作为输入模型，构造具有记忆能力和非线性映射能力的动态GRU神经网络迟滞模型，获得电机端扭转角。基于迟滞模型，对电机端的控制角度设定值的有效补偿控制，实现关节角度的高精度传递，减小关节结构及负载对关节性能的影响。