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。     

一种基于平面精度的机器人标定方法及仿真

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。     

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。     

连续型机器人运动学的平面圆弧法建模与实验研究

针对当前连续型机器人的运动学逆解求解复杂、低效这一问题，提出了一种基于平面圆弧法的运动学建模方法，其具有运动学逆解求解简单、高效的特点。利用该方法在平面内拟合连续型机器人的弯曲运动形状，建立其运动学模型，分析其驱动空间、关节空间和操作空间的映射关系，并描述其工作空间。分析连续型机器人在平面内弯曲形状的几何约束，建立关节空间变量之间的数学关系，降低求解复杂逆运动学问题的难度。对机器人末端执行器的位置和驱动线长度变化曲线进行仿真分析，求解逆运动学的有效解，并研制原理样机进行样机实验，实验表明该运动学模型的正确性以及逆运动学求解方法的有效性。     

基于封闭尺寸链的工业机器人结构参数标定

针对工业机器人标定中存在的成本昂贵、需专业人员操作等问题,引入了基于封闭尺寸链的工业机器人结构参数标定方法。首先,采用D-H模型与MDH模型相结合的方法建立运动学模型,解决平行关节间奇异性的问题;其次,将激光器固定在机器人末端执行器上,根据远处观测平面上L长度的线段AB,机器人分别以足够的位形瞄准该线段的两端点A、B,根据误差放大原理得到较为精确的关节角;引入了欧拉角姿态矩阵与运动学位姿矩阵间的关系来求解激光投影点理论坐标的方法,可避免矩阵变换导致的较为复杂的计算问题;最后,建立标定方程组,利用最小二乘法辨识出机器人结构参数误差,从而得到准确的结构参数。此方法操作简单、成本低、可避免机器人基座标系的校准工作。根据标定前后位置误差的最大偏差和标准偏差这两个评价指标可知此标定方法提高了工业机器人的绝对定位精度。     

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%。     

基于平面约束的机器人误差补偿方法

提出了一种简单实用、成本较低的基于平面约束的机器人误差补偿方法,首先利用改进的D-H法建立机器人运动学模型并通过微分变换原理得到误差传递雅可比矩阵,通过控制机器人末端执行器对标准平面进行示教,根据所测点理论上都处于同一平面这一特性建立机器人参数误差辨识模型。为避免辨识雅可比矩阵出现奇异而导致模型求解不完整,采用了Levenberg-Marquardt算法对普通的最小二乘法进行修正,对误差模型进行求解。最后将求解的参数误差补偿到控制器中从而提高机器人定位精度,并通过试验验证了该方法的有效性。     

一种工业机器人TCP位置标定算法研究

针对工业机器人工具中心点(TCP)的位置标定,提出了一种新的基于固定参考点的标定算法,该算法利用球心与球面点所在平面的投影约束关系建立两组过参考点的直线参数方程,解算参考点坐标,再结合机器人运动学位置约束关系实现了TCP标定。在此基础上,通过试验定量分析了取样点位置分布对标定结果误差的影响。该算法避免了非线性方程组的求解和系数矩阵病态问题,适用于4点及4点以上的各种TCP位置标定方法。     

2UPR&2RPS型冗余驱动并联机器人的运动学标定

运动学标定能够有效提高并联机器人的运动精度.以一类2UPR&2RPS型冗余驱动并联机器人为研究对象,提出了该类装置的运动学标定方法.通过将误差闭环矢量方程分别投影到运动支链的驱动方向和约束方向建立了该机器人的几何误差模型,并分离出可补偿误差源和不可补偿误差源.基于误差映射矩阵建立了误差灵敏度指标,随后通过灵敏度分析找出了对末端误差影响较大的不可补偿误差源.利用正则化算法建立了基于激光跟踪仪末端位置测量的几何误差辨识模型.标定试验结果表明,所提出的运动学标定方法是有效的.     

基于标定板的协作机器人Denavit-Hartenberg参数标定研究

提出一种基于标定板的协作机器人Denavit-Hartenberg参数标定方法。应用这一方法,将协作机器人拖曳至标定板的不同位置,得到不同位置的位置偏差,构建协作机器人误差方程。应用Denavit-Hartenberg参数法建立协作机器人的误差模型,采用刚体微分运动方法对误差模型进行化简,并结合误差方程优化协作机器人的Denavit-Hartenberg参数。这一标定方法具有操作简便、通用性强的优点,通过试验验证了这一方法的有效性。