1.一种五轴混联机器人末端位姿误差补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取车身焊接需求设计数据；对车身焊接需求设计数据进行不同焊点间的焊接强度分析，得到不同焊点间的焊接强度差异数据；

步骤S2：基于不同焊点间的焊接强度差异数据进行五轴混联机器人末端机械手理论接触力度匹配，得到机械手理论接触力度数据；基于不同焊点间的焊接强度差异数据和机械手理论接触力度数据进行相邻焊点间的热传导韧性损失模拟，得到热传导焊点韧性损失数据；对热传导焊点韧性损失数据进行相邻焊点间的热链反应韧性影响梯度数据识别，得到热链反应韧性影响梯度数据；

步骤S3：对热链反应韧性影响梯度数据进行区域网格化处理，得到热链反应韧性影响网格数据；根据热链反应韧性影响网格数据对机械手理论接触力度数据进行机械手接触力度逻辑调控，得到焊接接触力度逻辑调控数据；基于焊接接触力度逻辑调控数据进行末端位姿误差补偿策略学习，得到机械手末端位姿误差补偿策略；

步骤S4：基于机械手末端位姿误差补偿策略进行自动化固件设计，得到机械手末端位姿误差补偿固件，将机械手末端位姿误差补偿固件嵌入至五轴混联机器人底层中，以执行末端位姿误差补偿。

2.根据权利要求1所述的五轴混联机器人末端位姿误差补偿方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取车身焊接需求设计数据；

步骤S12：对车身焊接需求设计数据进行焊点顺序标识处理，得到车身焊点顺序标识数据；

步骤S13：对车身焊接需求设计数据进行不同焊点间的焊接强度分析，得到不同焊点间的焊接强度差异数据。

3.根据权利要求2所述的五轴混联机器人末端位姿误差补偿方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：基于不同焊点间的焊接强度差异数据进行五轴混联机器人末端机械手理论接触力度匹配，得到机械手理论接触力度数据；

步骤S22：根据车身焊点顺序标识数据进行五轴混联机器人末端机械手焊接路径轨迹提取，得到机械手焊接路径轨迹；

步骤S23：基于不同焊点间的焊接强度差异数据和机械手理论接触力度数据对机械手焊接路径轨迹进行相邻焊点间的热传导韧性损失模拟，得到热传导焊点韧性损失数据；

步骤S24：对热传导焊点韧性损失数据进行相邻焊点间的热链反应韧性影响梯度数据识别，得到热链反应韧性影响梯度数据。

4.根据权利要求3所述的五轴混联机器人末端位姿误差补偿方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：步骤S231：基于不同焊点间的焊接强度差异数据进行焊点瞬时热能强度分析，得到不同焊点间的焊点瞬时热能强度数据；

步骤S232：根据焊点瞬时热能强度数据和机械手理论接触力度数据进行力‑热耦合密度分析，得到焊点力‑热耦合密度数据；

步骤S233：对焊点力‑热耦合密度数据进行CFL条件增量关系解析，得到力‑热密度条件增量关系；

步骤S234：根据力‑热密度条件增量关系对焊点力‑热耦合密度数据进行条件约束二维热方程计算，得到力‑热密度约束二维热方程；

步骤S235：获取车身材质数据；基于力‑热密度约束二维热方程对车身材质数据和机械手焊接路径轨迹进行相邻焊点间的热传导韧性损失模拟，得到热传导焊点韧性损失数据。

5.根据权利要求1所述的五轴混联机器人末端位姿误差补偿方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：步骤S31：对热链反应韧性影响梯度数据进行区域网格化处理，得到热链反应韧性影响网格数据；

步骤S32：根据热链反应韧性影响网格数据对机械手理论接触力度数据进行机械手接触力度逻辑调控，得到焊接接触力度逻辑调控数据；

步骤S33：根据热链反应韧性影响网格数据和焊接接触力度逻辑调控数据进行焊接角度动态调整，得到焊接角度动态调整数据；

步骤S34：基于焊接接触力度逻辑调控数据和焊接角度动态调整数据进行末端位姿误差补偿策略学习，得到机械手末端位姿误差补偿策略。

6.根据权利要求5所述的五轴混联机器人末端位姿误差补偿方法，其特征在于，步骤S32包括以下步骤：步骤S321：根据热链反应韧性影响网格数据对机械手理论接触力度数据进行相关线性关系推导度量，得到不同网格间的接触力度热链韧性反应关系推导数据；

步骤S322：对不同网格间的接触力度热链韧性反应关系推导数据进行热源韧性衰减扩散方位各异性分析，得到热源韧性扩散方位各异数据；

步骤S323：基于热源韧性扩散方位各异数据对不同网格间的接触力度热链韧性反应关系推导数据进行反应集中点定位，并进行反应集中点韧性趋势异常增量识别，得到集中点韧性趋势异常增量数据；

步骤S324：基于集中点韧性趋势异常增量数据进行机械手接触力度逻辑调控，得到焊接接触力度逻辑调控数据。

7.一种五轴混联机器人末端位姿误差补偿系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的五轴混联机器人末端位姿误差补偿方法，该五轴混联机器人末端位姿误差补偿系统包括：焊接强度差异分析模块，用于获取车身焊接需求设计数据；对车身焊接需求设计数据进行不同焊点间的焊接强度分析，得到不同焊点间的焊接强度差异数据；

热链反应韧性影响识别模块，用于基于不同焊点间的焊接强度差异数据进行五轴混联机器人末端机械手理论接触力度匹配，得到机械手理论接触力度数据；基于不同焊点间的焊接强度差异数据和机械手理论接触力度数据进行相邻焊点间的热传导韧性损失模拟，得到热传导焊点韧性损失数据；对热传导焊点韧性损失数据进行相邻焊点间的热链反应韧性影响梯度数据识别，得到热链反应韧性影响梯度数据；

末端位姿误差补偿策略学习模块，用于对热链反应韧性影响梯度数据进行区域网格化处理，得到热链反应韧性影响网格数据；根据热链反应韧性影响网格数据对机械手理论接触力度数据进行机械手接触力度逻辑调控，得到焊接接触力度逻辑调控数据；基于焊接接触力度逻辑调控数据进行末端位姿误差补偿策略学习，得到机械手末端位姿误差补偿策略；

自动化固件设计模块，用于基于机械手末端位姿误差补偿策略进行自动化固件设计，得到机械手末端位姿误差补偿固件，将机械手末端位姿误差补偿固件嵌入至五轴混联机器人底层中，以执行末端位姿误差补偿。