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考虑测量空间的机器人绝对定位精度标定 总被引:1,自引:0,他引:1
相较于机床,工业机器人绝对定位精度较低,难以满足磨削等高精度加工工艺的需求,较大地限制了其应用拓展。针对该问题,本文重点考虑空间测量位置的优化与选择,提出了一种基于距离精度的机器人绝对定位精度标定方法。首先在空间测量位置对于测量精度影响分析的基础上,采用了雅克比矩阵条件数来定量描述机器人运动性能。结合机器人关节运动特征,分别给出了关节空间与末端笛卡尔运动空间内的机器人优化测量位置范围。然后采用MD-H运动学方法构建了机器人绝对定位精度误差模型,引入距离精度方法,通过距离误差计算避免了坐标系转换误差。最后基于KUKA机器人实验平台开展了标定实验,结果表明机器人平均绝对定位误差从标定前的1.191 mm降低到了0.096 mm,有效验证了方法的有效性。 相似文献
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工业机器人主要有两个性能评价指标:重复定位精度和绝对定位精度。由于制造与安装误差,导致工业机器人定位精度不高,因此,在机器人使用前需要对其进行标定。但在应用传统的方法进行位置误差的标定和补偿时,要涉及到测量系统坐标系与机器人基础坐标系间的变换。由于这一过程很难精确完成,容易引入误差。因此,本文利用距离精度的定义,在修正的5参数DHM(Denavit-Hartenberg Modified)运动学模型的基础上,建立了机器人的距离误差标定模型,该模型可以避免坐标转换带来的误差。基于该模型,利用Matlab软件进行仿真实验。仿真结果显示机器人距离误差标定模型可以明显提高机器人的距离精度,为后续的实验打下基础。 相似文献
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为提高串联6自由度机器人的绝对定位精度,针对几何参数误差补偿后的工业机器人关节刚度参数展开研究。首先,基于虚拟关节模型建立了工业机器人一维关节刚度误差模型。其次,为提高关节刚度参数的辨识精度与效率,利用BP神经网络对刚度误差模型进行拟合,以优化遗传算法的初始种群适应度。最后,利用激光跟踪仪AT930和ER10L-C10机器人进行实验,验证以上误差模型与关节刚度参数辨识算法。实验结果表明,经过关节刚度误差补偿后,机器人的平均距离误差与最大距离误差分别为0. 248 5 mm与0. 333 2 mm。相比于补偿前的距离误差,机器人定位精度提高了33. 7%。因此,通过改进遗传算法辨识得到的机器人关节刚度参数能够有效地提高机器人定位精度。 相似文献
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在工业机器人的标定过程中,测量粗差数据会对标定结果精度产生影响,为此,提出了一种基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定方法,将改进的IGG3权函数最小二乘辨识算法用于工业机器人距离误差标定中,以进一步提高工业机器人的标定精度。以SR4C型工业机器人为研究对象,建立了机器人距离误差数学模型,进行了IGG3权函数最小二乘辨识算法的理论研究。构建了机器人标定实验系统,进行了基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定实验,实验结果表明,所提方法可有效减小粗差数据对标定精度的影响。该方法可用于工业机器人标定和校准领域,以提高工业机器人定位精度。 相似文献
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《机械工程与自动化》2016,(2)
为提高脑外科手术机器人绝对定位精度,提出了一种串联式六自由度手术机器人运动学参数标定方法。根据脑外科手术机器人应用环境,采用一种针对手术工作空间的机器人参数采集方式,通过非支配排序的带有精英策略的多目标优化算法(NSGA-Ⅱ),将运动学模型标定问题转换为基于距离误差的多目标优化问题进行计算。通过模拟手术环境完成机器人参数标定的测试实验,说明利用这种标定方法可有效降低手术机器人系统绝对定位误差(误差降低了75%),提高机器人局部工作区域的定位精度。 相似文献
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轻型模块化机器人多采用谐波减速器驱动,谐波减速器的刚度低且具有高度非线性特征,因此难以采用线性参数辨识的方法获取关节刚度,故提出一种新的标定方法以提高机器人定位精度。首先,基于谐波减速器刚度特性曲线,建立机器人静刚度误差模型;然后利用激光跟踪仪测量机器人位置得到综合误差;之后,采用静刚度误差模型预估由于关节刚度引起的误差并从综合误差中分离;最后,采用最小二乘方法辨识实际D-H参数,结合刚度误差模型实时预估机器人末端误差并加以补偿。实验结果表明,该方法能够有效提高该类机器人的定位精度。 相似文献
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提出一种基于激光扫描测量臂测量系统的6轴工业机器人运动学标定方法。分析了机器人本身的运动偏差和综合考虑测量系统构造的机器人坐标系与真实基座标系之间的不重合问题;建立机器人末端位置与各连杆参数相关的绝对定位误差方程,基于该误差方程,利用便携式激光扫描测量臂测量系统对不同空间位置姿态下机器人的法兰中心点进行测量,并用最小二乘法对误差方程进行解算,利用计算出的参数误差修正机器人模型中的各名义参数值,可以提高机器人运动的准确度。将该方法应用在Staubli TX90工业机器人上,实验结果表明,机器人的绝对定位精度由标定前的均值/标准差0. 742 5 mm/0. 191 0 mm减少到标定后的0. 242 8 mm/0. 098 1 mm,提高了近50%,表明该标定方法的有效性和准确性。 相似文献
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针对一种高灵巧性机器人及其连杆参数高敏感性与高定位精度需求,为解决机器人运动学标定随机测量构型存在绝对
定位精度低、参数辨识效果及标定结果鲁棒性较差的问题,提出一种病态参数分离与 DETMAX-改进差分进化(DETMAX-IDE)
算法的机器人运动学标定测量构型分步优化方法。 首先,建立机器人位置误差模型。 其次,建立一种可观性综合指标,评价不
同机器人标定测量构型的总体可观测性和灵敏度。 最后,分离机器人运动学位置误差模型的病态参数,建立测量构型优化目标
函数和约束条件,提出一种基于 DETMAX 算法与改进差分进化算法结合的分步迭代优化算法(简称为 DETMAX-改进差分进化
算法,简写为 DETMAX-IDE 算法),开展机器人运动学标定测量构型分步迭代优化。 通过机器人运动学标定仿真与实验,验证
了所提方法的有效性。 实验结果表明,与随机测量构型相比,所提方法对应的机器人绝对定位精度的平均值和均方差分别降低
了 62. 09% 和 62. 45% 。 相似文献
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一种基于平面精度的机器人标定方法及仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了一种测量简便、成本较低的基于平面精度的机器人标定方法,该方法限定了机器人末端手爪在其工作空间的平面内运动。在机器人的平面运动过程中,由关节驱动器记录平面上各采样点处的关节值并将这些值作为标定数据,避免了使用其他测量工具的复杂测量过程。建立了相应的评价方程以描述机器人所得位姿数据对该平面的逼近程度;给出了对应具体误差参数的辨识雅可比矩阵的求解方法,得出基于该雅可比矩阵的参数误差,并将该误差反向代回机器人运动学求解过程;最后使用MATLAB下的机器人工具箱建立了两连杆机器人模型,对该方法进行了仿真验证,仿真结果表明该方法将机器人绝对定位精度提高了50倍。 相似文献
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基于标定和关节空间插值的工业机器人轨迹误差补偿 总被引:3,自引:0,他引:3
轨迹精度是工业机器人重要的动态性能,目前工业机器人的轨迹精度远低于定位精度,提出一种基于机器人运动学标定和关节空间插值误差补偿的方法来提高机器人轨迹精度。基于MD-H方法建立机器人的运动学模型,在此基础上运用机器人微分运动学理论建立末端位置误差模型和轨迹误差模型。为克服最小二乘法等传统方法在数据噪声较大且不符合高斯分布时收敛慢甚至发散的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波算法的机器人运动学参数辨识方法,实现运动学参数辨识的快速收敛。经过分析发现机器人误差在关节空间具有连续性的特点,为此提出一种关节空间插值误差补偿方法,建立网格形式的误差补偿数据库,并利用关节空间距离权重函数和已知的网格顶点误差计算各控制点的关节转角误差。通过试验对所提出的参数辨识和关节空间误差补偿方法进行了验证,试验结果表明:经过运动学参数辨识和补偿后机器人的绝对定位精度由1.039 mm提高到0.226 mm,轨迹精度由2.532 mm提高到1.873 mm,应用关节空间插值误差补偿后机器人的轨迹精度进一步提高到1.464 mm。 相似文献
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为了提高工业机器人的定位精度,提出一种自标定算法,首先采用D-H参数模型对机器人进行建模,分析并建立D-H参数误差与机器人末端误差的函数,再设计一个可旋转的标定平台,使机器人去探测不同位姿下的标定平台上的两个标定点,最后采用PSO算法对不同位姿下标定平台两点间的绝对距离来实现对机器人D-H参数误差的辨识。该方法标定过程简单,数据获取方便,并且不依赖于高精度测量仪器。经实验证明,标定后位置精度提高了10倍以上,均方根误差相较于标定前有数量级上的提升,说明机器人标定后,各项误差与机器人实际误差高度一致,从而保障了机器人工作过程的精确性。 相似文献
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针对目前基于平面约束的标定方法误差模型复杂、实验条件较为苛刻等问题,提出了一种操作简单的平面约束标定方法。首先提出了修正的末端位置误差模型;其次在标定块的角点上建立坐标系,利用测量头对经过该角点的三个平面分别进行接触式测量,记录接触瞬间的各组关节角度值并将机器人末端位置转换到标定块坐标系中,从而建立平面约束误差模型;另外通过接触式测量头及编程实现了自动化测量,提高了标定效率;最后对运动学参数误差进行辨识并将结果修正到控制器。实验表明,机器人的绝对位置精度有明显提高。该标定方法成本低、效率高、操作简单,在保证精度的前提下简化了误差模型,具有实际应用价值。 相似文献
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《仪器仪表学报》2020,(5)
几何参数建模是机器人标定的基础,直接影响机器人定位精度。为解决常用几何参数模型当机器人相邻两轴线垂直及接近垂直时存在奇异性,建立了基于方向矢量和连接矢量的零参考模型(ZRM),该模型不仅满足完备性与连续性要求,而且使用该模型计算机器人末端位置和姿态简单直观;建立了几何参数标定误差模型,通过使用LeicaAT960激光跟踪仪对Staubli TX60和ER10L-C10两种工业机器人末端大量位姿实测,经正交三角分解去除冗余参数,采用LM算法对几何参数误差辨识,并与基于MDH模型的标定结果比较,实验结果证实,采用零参考模型标定后机器人末端平均绝对定位精度提升75%~90%,明显高于采用MDH模型标定结果,该模型适于在有高精度定位精度要求工业机器人中推广。 相似文献