Los dispositivos hápticos se aplican como maestros para proporcionar representaciones de fuerza para robots telemedicinales. Se ha demostrado que la compensación de la gravedad es crucial para la precisión y capacidad de las representaciones de fuerza, que son críticas para que los dispositivos hápticos asistan a los operadores. Por lo tanto, el método existente sufre de un efecto insatisfactorio, una implementación compleja y baja eficiencia. En este documento, se propone un enfoque que combina la compensación activa y pasiva de la gravedad para mejorar el rendimiento de una representación de fuerza. La compensación pasiva se lleva a cabo mediante contrapesos fijos con la plataforma móvil y pantógrafos para compensar la mayor parte de la gravedad y reducir las cargas de los motores, mientras se mejora la capacidad máxima de la representación de fuerza. El peso requerido se optimiza mediante un algoritmo genético multiobjetivo en términos del par máximo de los motores en el espacio de trabajo global. Como complemento, la gravedad residual se elimina mediante compensación activa para extender la precisión de la representación de fuerza. Las fuerzas de equilibrio en el espacio de trabajo discretizado se calibran completamente, y la fuerza requerida para la configuración arbitraria se calcula mediante interpolaciones. También se discuten las decisiones sobre los parámetros del algoritmo para lograr un compromiso entre el efecto y el tiempo transcurrido. Finalmente, se implementa un prototipo con un mecanismo de compensación y se llevan a cabo experimentos para verificar el rendimiento del método propuesto. Los resultados muestran que la capacidad máxima de la representación de fuerza se mejora en un 45.43% y la desviación máxima se reduce a 0.6 N.