打磨机器人误差建模与参数辨识

简要介绍了一种实用的机器人位姿误差建模方法一摄动法，并利用此方法建立了打磨机器人位姿误差模型，对利用三坐标测量机测量的误差数据进行了建模补偿。误差参数辨识中，在传统的九线法的基础上，提出了单点法测量机器人的误差参数，克服了九线法中三测量点位置误差对测量结果的影响，提高了测量结果的可信度。实验结果表明，建模补偿后机器人位姿误差平均值降低到初始值的1／5左右，最大值降低到初始值的1／6左右，验证了所建模型的正确性和参数辨识方法的有效性。     

补偿机器人定位误差的神经网络

先进的机器人由计算机执行程序来完成各种作业，靠计算关节变量的函数得到手爪的位姿，这些函数一般不准确，使计算值与实际值有较大误差；重复精度０．１ｍｍ的机器人该误差可能达到１０ｍｍ。已有的机器人运动学误差补偿方法需要分析误差来源，使其参数化，并辨识这些参数，六自由度机器人的这种参数已达７２个之多。本文提出一种机器人运动学误差补偿的神经网络模型，利用改进的误差反传（ＢＰ）学习算法，在ＲＭ－５０１机器人进     

排爆机器人机械臂定位精度误差自动补偿方法研究

针对于排爆机器人在进行排除爆破物质时,机械臂不能满足绝对准确的定位要求,位置检测精度与实际距离之间存在一定的误差。为了解决这一问题,提出排爆机器人机械臂定位精度误差自动补偿方法。基于D-H运动模型和微分变换法创建排爆机器人机械臂位姿误差模型,对误差模型进行重复参数分析,去除重复参数获得可辨识的线性方程;在可辨识的运动学参数误差模型线性方程中加入一个增量进行误差补偿。最后通过仿真实验结果表明,所提方法通过对机械臂位姿误差模型进行有效补偿,使排爆机器人机械臂绝对定位精度均值提升1.3mm。     

机器人逆标定方法研究

在分析传统机器人位姿标定方法的基础上，提出了一种新的机器人标定方法：基于神经网络的逆标定方法。这种标定方法把机器人实际位姿和相应的关节角误差分别作为前馈神经网络的输入和输出来训练网络，从而获得机器人任意位姿时的关节角误差值，通过修改关节值来提高机器人的位姿精度。这种标定方法把所有因素引起的误差均归结为关节角误差，无须求解机器人逆运动学方程，实现了误差的在线补偿。把标定结果与基于运动学模型的参数法的标定结果进行了比较分析。仿真和试验结果均证明了这种方法比传统方法标定效果更好，且更方便简单，避免了其他传统标定方法繁琐的建模及参数辨识过程。     

面向直接示教的机器人负载自适应零力控制

相对于基于末端多维力传感器的直接示教工业机器人,基于关节扭矩传感器信息的机器人可接触范围大,且安全性更好.但在变负载的复杂工况下,加上受到机器人自身摩擦力、重力、惯性力的影响,示教效率受到制约.为此,本文提出了一种零力控制方法.首先,引入柔性关节机械臂的动力学模型作为被控对象,并分析了该模型中电机摩擦力、惯量以及机械臂重力在直接示教过程中的影响.然后,为精确补偿机器人自身的重力,基于QR分解与最小二乘理论进行参数辨识.而且针对机器人更换末端执行器或抓取物品后模型参数发生变化的情况,提出一种变负载自适应零力控制方法.最后,在自主研发的7自由度协作型机器人平台上进行了实验.机械臂自身重力参数辨识后的模型最大计算误差在关节额定力矩的4%以内,单关节力牵引实验中通过调节零力控制参数,牵引力矩可由约13 N·m下降到约2 N·m.变负载下的机器人牵引实验中,控制器能够在10 s内更新参数.实验结果表明,在负载变化的情况下,该控制方法可帮助操作者轻松地拖拽机器人进行精准、高效的直接示教.     

六轴工业机器人的参数辨识方法

机器人末端位姿的精度依赖于各关节几何参数的精度。为了提高机器人的位姿精度,提出了一种简单实用的机器人参数辨识方法。利用D-H 算法建立的机器人运动学方程,得到了末端位姿与各关节参数的关系。为了解决辨识过程中的复杂计算问题,设计了一种采用拆分参数的迭代方法和相应的实验方法,运用激光跟踪仪对位姿进行精确测量,求得实际几何结构参数。实验结果验证了所提出方法的有效性。     

工业机器人负载动力学参数辨识方法

为了解决负载变化导致的机器人控制性能降低的问题,本文在分析负载动力学参数对各关节力矩的影响的基础上,提出了一种仅驱动机器人的第3、4、5、6轴运行激励轨迹的辨识方法．首先,基于最小惯性参数集线性化工业机器人动力学模型;其次,在分析负载参数对各关节力矩的影响的基础上,选取相应的运动关节轴,设计适用于负载辨识的有限项傅里叶级数的优化激励轨迹;然后,在空载和带3种不用负载情况下运行激励轨迹,采集关节角度和关节力矩数据,并将数据通过低通滤波器处理;最后,基于动力学线性模型使用加权最小二乘法辨识负载动力学参数．机器人运行验证轨迹,通过计算负载力矩计算值和测量值的差的均方根（RMS）来评价负载辨识结果．同时将该方法与CAD（computer aided design）方法对比,结果显示前者最多可以将后者RMS值降为原来的16%,且该方法对不同负载辨识结果稳定有效．该方法避免了驱动所有关节轴运动的方式,减小了机器人耦合带来的误差,同时缩短了激励轨迹参数优化时间,有效提高负载动力学参数的辨识效率和效果．     

装配机器人高精度定位补偿系统

本文提出了一种机器人高精度定位补偿系统,介绍了一种位姿误差补偿方法.系统采用非接触式位姿精度测量仪测取机器人位姿误差,用 IBM 微机采集位姿误差数据并计算关节补偿脉冲数,通过专用通讯接口将计算机结果传到位移机器人控制系统以实现关节补偿.并采用微位移法确定测量坐标与手爪计算坐标系间的变换.此外还建立了一个供实验用的误差数据库,当机器人工作时,通过周围3关节误差值,用插值法求得该工作点的误差补偿值实现补偿.     

3-RRR并联机器人的精度分析与仿真

目前有关并联机器人精度方面的研究工作还比较薄弱,为采取有效措施提高并联机构的精度,通过对3-RRR并联机器人机构的分析,针对传统D-H参数法的局限性,采用微分理论,建立了该并联机器人机构的精度模型,通过计算机仿真,针对单条支链多个结构参数误差,比较全面的分析了结构参数对输出位姿误差以及位姿变化对机器人机构精度的影响。分析结果为：机构中所有结构误差随着X轴正向增大而单调增大;运动支链在关节转角处的误差单调上升的比其他结构快。为该机器人机构实际误差补偿与控制提供了理论依据。     

机器人带未知负载条件下的碰撞检测算法

未知负载会增大机器人模型误差，对碰撞检测产生严重干扰，甚至导致算法失效．为此，本文提出了一种适用于机器人带负载工作情况的碰撞检测算法．首先，基于机器人广义动量设计具有带通滤波特性的新型力矩观测器，通过对机器人动力学频域特性进行分析，得到机器人动力学模型与关节运行速度对应的最大频率阈值，确定带通力矩观测器的参数．然后，利用带通力矩观测器对关节力矩信号进行滤波，提高碰撞检测算法对机器人模型误差的容忍度．最后，通过人与机器人交互实验进一步验证了该碰撞检测算法的有效性．实验结果表明，该算法与已有的算法相比具有更好的鲁棒性，可满足机器人带未知负载0～2 kg的工作需求．     

Determination of optimum robot base location considering discrete end-effector positions by means of hybrid genetic algorithm

The performance of a robot manipulator during a process depends on its position relative to the corresponding path. An ill-placed manipulator risks inefficient operation as well as blocks due to singularities. The paper deals with an optimization algorithm to determine the base position and the joint angles of a spatial robot, when the end-effector poses are prescribed, avoiding the singular configurations. The optimization problem is solved through a hybrid heuristic method that combines the advantages of a genetic algorithm, a quasi-Newton algorithm and a constraints handling method. Six cases of a 6-DOF manipulator are studied to verify the feasibility of the proposed algorithm.     

Identification of a class of nonlinear deterministic systems withapplication to manipulators

This paper presents a recursive identification method to estimate the minimal parameters of a class of nonlinear deterministic system. The result can be applied to a manipulator with unknown torque constants. A procedure to identify the torque constants, the friction, and the gravity parameters at the same time is then proposed. This is worthwhile since the PD feedback control with the gravity and friction compensation ensures a zero steady-state response for the set-point control. A theory addresses the minimal parameters composed of the three groups of parameters. The identification procedure for the minimal parameters is conducted by moving one joint with a constant velocity at a time. The persistently exciting trajectories for the identification are also suggested. The experiment on the PUMA 560 illustrates the identification method     

利用BP-NN算法的机器人臂重力补偿研究

利用反向传播神经网络(BP-NN)学习算法,对机器人臂的重力补偿进行了研究。给出了机器人臂各关节扭矩的重力项理论计算公式及其连杆参数识别方法,同时,对BP-NN算法进行了详细分析,利用BP-NN来处理机器人臂重力项并进行试验。试验结果表明,采用该学习算法得到的机器人臂重力项输出值和实测值基本一致,能有效减少机器人臂重力项计算量,达到实时控制的目的。     

A safe robot arm with safe joints and gravity compensator

This study presents a robot arm equipped with safe joints and multi DOFs gravity compensators. The safe joint, also referred to as “Spring-clutch”, is simple passive mechanism that consist of a spring, a cam, and a joint torque sensor. When the torque applied is lower than a pre-set threshold, the Spring-clutch serves as a rigid joint between the input and output. When the applied torque exceeds the threshold, the Spring-clutch is released and is free to rotate like a revolute joint, which significantly reduces the collision force to avoid damage to the robot, as well as to humans. In addition, a compact joint torque sensor is installed in the Spring-clutch to measure the torque at the joint. Also, the analysis of energy and torque shows that the proposed mechanism can function as a gravity compensator capable of static balancing. Since joint torques vary in accordance with the pose of a manipulator (i.e., rotation angles), a Spring-clutch with a constant threshold torque cannot always guarantee the maximum collision torque in some poses of a manipulator. To overcome this limitation, a gravity compensator is adopted to eliminate the gravitational torque. In this research a bevel gravity compensator is applied which can perform static balancing completely. This paper describes the design principles and fabrication of the safety mechanisms and the robot arm.     

空间机械臂收拢状态零重力模拟

利用吊丝配重法进行零重力模拟装置的结构设计,结合重力补偿原理推导出空间机械臂分离体静力学重力补偿计算公式,同时采用最小方差原理将多个力矩的优化问题转化为一个总体目标,建立了吊点力优化程序,通过该优化程序得到各吊点力的数值.当吊丝长度为1 000mm时,利用ADAMS建立空间机械臂零重力模拟装置模型.当空间机械臂为静止状...     

PD control with on-line gravity compensation for robots with elastic joints: Theory and experiments

A proportional-derivative (PD) control with on-line gravity compensation is proposed for regulation tasks of robot manipulators with elastic joints. The work extends a previous PD control with constant gravity compensation at the desired configuration. The control law requires measuring only position and velocity on the motor side of the elastic joints, while the on-line gravity compensation torque uses a biased measure of the motor position. It is proved via a Lyapunov argument that the control law globally asymptotically stabilizes the desired robot configuration. A simulation study on a two-joint arm reveals the better performance that can be obtained with the new scheme as compared to the case of constant gravity compensation. Moreover, the proposed controller is experimentally tested on an eight-joint cable-driven robot manipulator, in combination with a point-to-point interpolating trajectory, showing the practical advantages of the on-line compensation.     

微创手术机器人力反馈主手重力补偿研究

针对医生操作微创手术机器人力反馈主手进行主从微创手术时力反馈主手各杆件重力阻碍操作性能的问题,基于虚位移原理对力反馈主手各关节的重力矩进行推导,并采用Adams仿真软件对其进行验证．该方法适用于开链和闭链结构的机器人臂,与传统的牛顿－欧拉法和拉格朗日法相比,它不需考虑速度、加速度,且简单有效．然后采用电机驱动的方式对力反馈主手的各连杆重力进行补偿,实现了重力的完全补偿．实验结果表明,基于虚位移原理的主动重力补偿能够达到较好的补偿效果,将未补偿前的重力矩作用减小了60%以上,提高了力反馈主手的操作性能．     

A globally stable state feedback controller for flexible joint robots

The paper addresses the problem of controlling the joints of a flexible joint robot with a state feedback controller and proposes a gradual way of extending such a controller towards the complete decoupling of the robot dynamics. The global asymptotic stability for the state feedback controller with gravity compensation is proven, followed by some theoretical remarks on its passivity properties. By proper parameterization, the proposed controller structure can implement a position, a stiffness or a torque controller. Experimental results on the DLR lightweight robots validate the method.     

基于PMSM驱动的柔性关节空间机械臂轨迹跟踪控制方法

针对目前柔性关节空间机械臂轨迹跟踪控制方法忽略了不同重力影响下的机械臂驱动力变化,导致柔性关节空间机械臂轨迹跟踪控制效果较差的问题,提出了基于PMSM驱动的柔性关节空间机械臂轨迹跟踪控制方法。基于构建PMSM驱动数学模型,采用PMSM的矢量控制方法,分析驱动力矩矢量。根据驱动力矩矢量分析结果,分析不同重力环境下有、无摩擦时的驱动力矩。构建柔性关节模型,分析其在不同重力环境下遇到的重力释放问题,使用自适应反演滑膜控制方法,设计控制率,保证机械臂能够按照既定的方向运动,使机械臂具有鲁棒性。根据柔性关节空间机械臂动力学特性,分析不同重力环境下基于PMSM驱动力矩,确定重力项是随之发生改变的。设计控制器,构建动力学模型,确保空间阶段能够最大限度跟踪运动轨迹。实验结果表明,所提方法X轴、Y轴的末端跟踪结果均与实际运动轨迹一致,误差为0。关节控制力矩在时间为3s时,出现了最大为0.5N.m的误差,说明所提方法的跟踪控制效果较好。