一种利用位置误差模型的机器人位姿标定方法

针对机器人位姿标定模型中位置和姿态数据的权重不合理导致参数识别精度低甚至发散问题,给出一种直接基于末端位置坐标测量的机器人位姿标定方法,避免了位置和姿态数据量级不同对参数识别精度的影响。采用指数积方法,建立一种包含3点位置信息的机器人运动学模型。通过对运动学模型取微分,利用指数映射微分公式推导出机器人末端3点位置误差与几何参数误差之间映射关系的显示表达并给出参数误差识别方法。采用激光跟踪仪作为测量设备,以UR5机器人为标定对象进行运动学参数标定和验证试验。试验结果表明,机器人末端位置误差模和姿态误差模的平均值分别降低了90%和92%。     

一种模块化机器人的标定方法研究

对一种可重构模块化机器人系统进行定位精度标定方法研究。采用装配映射矩阵描述任意给定的模块化机械臂组成模块间的装配关系,并根据装配信息自动生成指数积形式的运动学模型。根据指数积公式中关节旋量坐标的理论值和实际值之间的伴随变换关系将运动学模型改写成包含关节约束条件的等价形式。对运动学方程取微分得到机械臂末端定位误差与关节旋量误差及零位位置误差间的线性化模型。给出了一种基于最小二乘法的运动学参数标定模型及其生成方法。通过程序生成一种5自由度模块化机械臂的标定模型并采用激光跟踪仪作为测量设备进行运动学参数标定试验。试验结果表明标定过程能够快速收敛到稳定值。测试结果表明经参数标定机器人的平均定位精度提高了近4倍。     

机器人柔性视觉测量系统标定方法的改进

提出一种改进的柔性视觉测量系统标定方法。建立了包含手眼关系误差与机器人运动学参数误差的系统误差模型。在机器人末端安装结构光传感器构建了机器人柔性视觉测量系统,并在机器人工作空间中固定一个标准球作为标定参考物。标定时,机器人被控制在不同位姿下测量球心坐标。首先,应用机器人的理论模型初步标定手眼关系;然后,基于球心约束,通过迭代算法同时得到准确的手眼关系和实际的机器人运动学参数。基于ABB IRB2400工业机器人进行了系统标定实验,并利用激光跟踪仪进行精度验证。结果表明:标定前后机器人柔性视觉测量系统的距离测量标准差由0.566mm降低到0.173mm,充分验证了改进方法的有效性和实用性。该方法提高了手眼关系的精度;不需要采用任何昂贵的外部设备,适合工业现场使用。     

基于量子粒子群优化算法的机器人运动学标定方法

基于量子粒子群优化算法,提出一种同样适用于串联机器人和并联机器人的运动学标定方法。利用闭环矢量链方法和Denavit-Hartenberg矩阵法,分别建立并联机器人和串联机器人的运动学误差模型,将运动学误差模型内的几何误差源作为相应的机构参数修正量。由于机器人运动学误差模型表现有较强的非线性,因此确定模型内的机构参数修正量为优化变量,将机器人运动学参数标定问题转化为非线性系统的优化问题。采用量子粒子群优化算法对优化问题进行求解,利用优化获得的参数修正量更新运动学模型,以达到提高机器人运动精度的目的。以五轴并联机床的平面约束机构为研究对象,通过试验验证该标定方法的标定效果,并与模糊插值标定方法进行比较分析,结果表明在较大的工作空间内基于量子粒子群优化的运动学标定方法更为有效。     

一种脑外科手术机器人运动学参数标定方法

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。     

主操作手结构设计及运动学参数标定

为更好地提升机器人主操作手性能,减少由于机构重力导致的操作疲劳感并提高位置精度,设计了一款7自由度主操作手:大臂机构为一平行四边形机构,提供前后和左右自由度;小臂机构提供上下自由度;手腕机构提供俯仰和偏航自由度;末端操作器机构提供自转和开合自由度。为提高主操作手位置精度,在主操作手结构设计的基础上,应用旋量理论建立了主操作手的运动学及其误差模型,采用最小二乘法对运动学参数进行了辨识,并进行了标定实验。结果表明,经过运动学参数标定后,主操作手的最大位置误差改善了67. 43%。     

基于多孔标定法的串联机器人运动学标定研究

针对串联机器人传统标定方法有缺陷,使机器人标定后运动精度仍旧存在较大误差的问题,对串联机器人进行了运动学标定方法的研究。在单孔标定法的基础上进行了优化改进,提出了一种基于多孔标定法的串联机器人运动学标定技术,通过MDH误差模型计算出机器人的定位误差,然后将误差值进行了补偿,从而提高了机器人的运动精度;搭建了标定平台,通过自制的多孔标定板和探针等工具对多孔标定法的标定效果进行了实验研究,详细记录了实验数据,并将实验数据进行了处理和综合分析。研究结果表明:多孔标定法对该类型串联机器人的标定作用明显,有效地提高了机器人的定位精度,标定前后机器人的运动误差减小了数倍;该方法对该类型机器人的运动参数学标定具有极大的现实作用和意义,为机器人的进一步研究和应用奠定了良好的基础。     

穿刺机器人本体标定实验研究

使用指数积方法建立了穿刺机器人正运动学模型,在此基础上导出了只需机器人末端位置数据的线性误差模型。根据误差模型特点,设计了简便有效的末端位置标定方案。实际标定实验结果标明,使用此种标定方法能使穿刺机器人在手术常用工作空间内的末端位置精度提高50%以上。     

基于BAS-PSO算法的机器人定位精度提升

鉴于工业机器人的精度性能无法满足高端制造领域的要求,研究了机器人定位精度提升方法,阐述了基于位姿微分变换的运动学误差模型和基于坐标误差传递的运动学误差模型的构建方法,提出了一种基于BAS-PSO算法的运动学参数辨识方法,并通过实验对比分析了不同运动学误差模型的精度。实验结果表明,基于BAS-PSO算法辨识后TX60机器人的平均综合位置/姿态误差分别从(0.312 mm,0.221°)降低为(0.093 8 mm,0.044 2°);而基于正运动学模型直接辨识后机器人的平均位置误差和平均姿态误差分别为0.097 5 mm和0.098 6°。本文提出的BAS-PSO算法具有较好的辨识精度和收敛速度,直接利用正运动学模型辨识的机器人运动学参数具有更好的辨识稳定性和精度。     

一种基于工具坐标系的机器人运动学参数标定方法

机器人末端执行器位姿误差在基础坐标系中表示时,误差模型中包含姿态误差与位置矢量的乘积项,影响了参数标定识别精度。以工具坐标系为参考系,给出一种基于指数积公式包含关节约束条件的机器人位姿误差标定模型,避免了姿态误差与位置矢量的乘积项对参数标定识别精度的影响。以UR5机器人为标定对象,采用LeciaAT960-MR激光跟踪仪为测量设备,进行参数标定试验。试验结果表明,经参数标定后UR5机器人位置误差模和姿态误差模的平均值分别减小了91.07%和89.16%。     

基于距离精度的工业机器人标定模型

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。     

激光加工机器人自标定研究

介绍一种机器人自标定方法,通过固定于机器人末端执行器上的探针与工作空间中的约束平面接触,建立运动学约束方程,利用机器人内部传感器读数来辨识机器人运动学参数,约束平面的位置无需准确知道。该方法无需任何外部测量设备,适于定期现场再标定。对某激光加工机器人的仿真结果表明,该方法可以达到其它标定法如几何参数标定法所能达到的标定精度。     

基于运动学分析的工业机器人轨迹精度补偿方法

运动轨迹精度是工业机器人重要的性能评价指标,从机器人运动学角度研究工业机器人轨迹精度提高补偿方法。以SR4C六自由度工业机器人为研究对象,基于国标中对机器人轨迹精度的评定标准,提出一种基于运动学分析的工业机器人轨迹精度补偿方法,并建立了曲线运动轨迹偏差与运动学模型参数误差映射的机器人运动轨迹误差数学模型。在实现激光跟踪仪和机器人坐标系统一的快速有效的坐标系转化方法的基础上,采用改进最小二乘算法选择轨迹偏差最小时的最优运动学参数,对构建的机器人轨迹测试与补偿实验系统进行了轨迹补偿实验,验证了该方法的有效性。结果表明,经该方法补偿后机器人平均位置误差由3.65%提高至0.79%,直线、圆弧轨迹精度分别提高了38.75%、25%。     

工业机器人运动学参数标定的位姿点集优化研究

针对工业机器人标定时因位姿点选择随机导致标定结果不稳定的问题,开展了位姿点集优化方法研究。首先,以可观测指数O_1为依据,通过随机搜索算法确定最优位姿点的数目;其次,提出改进最优点集选择算法用于筛选最优位姿集。通过对EFORT ER10L-C10和Staubli TX60机器人进行标定实验,结果表明:采用优化初始位姿集能够将改进最优点集选择算法运行效率提高约12%,与随机位姿集标定结果相比,经最优位姿集标定后的机器人其测试集平均绝对位置精度提升约9%,EFORT ER10L-C10和Staubli TX60机器人运动学参数的泛化能力分别提高91%、53%,证实了提出方法可获得泛化能力更强的运动学参数,使标定结果更加稳定,进一步提高机器人标定精度,适于在大范围、高精度机器人作业中推广应用。     

基于标定和关节空间插值的工业机器人轨迹误差补偿

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。     

利用激光跟踪仪对机器人进行标定的方法

提出一种简单的利用激光跟踪仪和线性方程最小二乘解对机器人进行标定的方法。通过将机器人运动学方程线性化,建立机器人末端凸缘盘位置误差与连杆D-H参数误差的关系方程。利用激光跟踪仪确定机器人的基坐标系,并通过圆周法求解每个关节电动机的直线方程,进而可以求得机器人的连杆扭角。通过激光跟踪仪测量机器人目标点的坐标值,并通过串口获得机器人6根轴的角度值建立标定方程。通过求解此方程,获得机器人的实际D-H参数,并将此参数应用于修正系统的运动学模型,能够提高机器人的绝对精度。最后对解算过程中的误差和原因进行说明,并对机器人的误差原因进行分析,指出标定过程中需要注意和改进的几个问题。     

机器人柔性坐标测量系统现场校准技术研究

机器人柔性坐标测量系统能够实现大型工件尺寸在线快速测量,是自动化生产线的关键质量监控设备.现场校准技术是柔性坐标测量系统的关键技术之一,校准精度直接影响系统测量精度.现场精确建立机器人末端工具坐标系与视觉传感器坐标系形成的手眼关系、机器人运动学模型参数以及机器人基坐标系是现场校准的主要内容.通过设计中间靶标,利用激光跟踪仪直接测量的方法建立手眼关系,其转换精度不受机器人运动学误差影响;设立校准球体,实现基于距离不变模型的连杆参数现场快速校准;根据机器人正向运动学模型和激光跟踪仪的测量,利用基于奇异值分解的配准方法求解转换矩阵,高精度地建立机器人基坐标系.经过激光跟踪仪一次校准后,测量系统可利用基准球体实现机器人快速在线校准,减小模型参数变化对测量系统精度的影响.试验证明,校准后的测量系统整体误差低于0.2 mm.     

3-R2U2S并联机器人的机构参数标定法探究

分析了并联机器人机构参数标定的一般方法,针对3-R2U2S并联机器人的特征,基于自动协作原理提出了一种新的参数标定法。其原理是把所有引起加工位置误差的影响因素均归结为机器人机构参数的变化,求出包含各种误差源的综合修正杆长影响因子,获得较为精准的机器人运动学反解方程。为校核可靠性,搭建3-R2U2S并联机器人样机标定实验中心,在机器人工作空间内,随机选取50个点进行测试,将其坐标代入修正的运动学反解方程中,求出各支链驱动转角的理论输入值。实验结果表明,理论输入值与实际输入值的偏差控制在允许范围内,验证了运用自动协作法求解修正杆长来建立3-R2U2S并联机器人运动学反解方程的准确性和可靠性。     

基于病态参数分离的机器人运动学标定测量构型优化

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% 。     

一种机器人的平面约束自标定技术研究

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。