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%。     

基于机构精度通用算法的机器人位姿误差分析

在Denavit-Hartenberg参数法建立的机器人末端位姿变换方程的基础上,利用机构通用精度算法建立了机器人末端位姿误差模型。通过矩阵运算,建立了机器人末端位姿误差与各杆件运动学参数误差之间的函数关系式。在SCARA机器人上的实验表明,用此方法建立的误差模型进行误差标定和补偿,可以提高机器人的定位精度。     

工业机器人运动学逆向建模

针对工业机器人在缺乏运动学参数的情况下,进行机器人运动学逆向建模的研究,给出了机器人机座坐标系位置及杆件参数的识别方法,建立了机器人的运动学方程。并分析了计算的末端位姿与示教器显示末端位姿存在的偏差,指出从机器人示教器上读出的关节转角数据存在舍入误差,采用遗传算法分别以位置误差和位姿误差为目标函数进行了辨识。辨识结果表明,以位姿误差为目标函数来辨识关节转角误差的辨识结果是准确的。试验结果表明,提出的机器人运动学逆向建模方法是有效的。     

近似度加权平均插值的机器人精度补偿方法研究

针对机器人标定高度依赖于构型的问题,考虑到机器人末端不同位置矢量间的距离、夹角以及在空间上形成的三角形面积对矢量近似度的关联,引入机器人位姿及位姿误差矢量近似度的概念及度量方法,制定基于近似度的判别规则及使用条件,对目标位姿邻域内的数据库样本进行筛选。在此基础上,提出一种基于近似度加权平均插值的机器人精度补偿方法,利用工作空间中筛选出的采样点位姿及误差数据,对目标点的位姿误差进行插值预测。实例结果表明,该方法能有效提高机器人位姿误差补偿的空间适应性,满足高端领域要求。     

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。     

基于蒙特卡洛方法的3-PRS并联机器人误差分析

针对3-PRS并联机器人误差传递关系复杂的问题,提出了用蒙特卡洛模拟抽样法计算末端位姿误差。根据设定的理想位姿,用逆向运动学求三个滑座的高度及夹角。在蒙特卡洛法的每个循环中,根据设定的概率分布及每个误差源的误差范围,随机生成误差源具体的误差数据;将三个滑座高度及机器人参数加上随机生成的误差,再用正向运动学计算末端实际位姿;进而计算理想位姿与实际位姿之间的误差。根据蒙特卡洛方法得到的末端位姿误差序列计算极限误差及特征量。最后用算例验证了方法的有效性与可行性。     

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。     

基于PSO算法的工业机器人绝对距离自标定方法

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。     

5自由度并联机器人位姿与工作空间特性分析

针对串联机器人应用于恒力磨削加工行业存在刚度小、累计误差大、高速重载受限等问题,提出了一种由4组相同的UPS驱动支链和1个PPS约束支链构成的5自由度并联机器人(4-UPS/PPS),实现了机器人的两维平面移动和三维空间转动.通过D-H参数法分析了机器人X方向约束自由度,根据机器人运动学逆解方程确定动平台位姿与驱动分支间映射关系;建立了机器人工作空间约束方程及目标函数方程,解析刀具末端空间位姿,绘制空间散点图和三维图;利用Adams仿真软件,对比数值解与仿真解分析曲线可知,机器人驱动分支整体运行平稳且理论分析正确.为并联机器人实际运用于恒力磨削加工领域提供了理论与技术基础.     

机器人工具坐标系的快速标定方法

为了解决机器人工具坐标系标定时标定精度不高、效率较低的问题,提出一种基于激光跟踪仪的工具坐标系快速标定方法。首先,分析机器人末端法兰盘的结构,根据法兰盘上各点的相对位置关系,利用激光跟踪仪及几何法原理进行工具坐标系的位置标定;其次,控制机器人沿工具坐标系的X轴和Z轴方向分别运动,根据工具坐标系和法兰末端坐标系的相对位姿关系进行工具坐标系姿态标定;最后,利用基于距离约束的工具坐标系标定方法和本文提出的几何法标定结果进行精度对比分析。实验结果表明几何法进行工具坐标系后机器人定位精度能达到0.692 mm,与距离约束法的工具坐标系标定精度相当;同时几何法不需要机器人运动,只需测量机器人末端的6个点就能实现工具坐标系的位置标定,且机器人末端更换新的工具后只需测量一个点就能实现新工具的位置标定。实验表明,几何法标定实验过程为3min,而距离约束法实验过程为8 min,标定效率提高了62.5%,说明该方法具有高效率和高精度的特点,能够满足高精度任务作业的实际需要。     

Offline and online strategies to improve pose accuracy of a Stewart Platform using indoor-GPS

The pose accuracy of a robot manipulator may be improved by assessing and correcting systematic errors. Both offline and online strategies can be considered. To date, there has not been a solution for the online pose error correction of parallel manipulators. Moreover, offline strategies using indoor-GPS as reference measurement system have not yet been investigated. In this paper an optimization-based kinematic calibration method and an online correction technique are proposed and implemented for a low-cost Stewart Platform. In both cases, an indoor-GPS system was used as reference measurement equipment. Performance of both strategies are compared to a kinematic calibration method based on direct parameter measurement. Pose errors are evaluated for each strategy using a robotic total station. Performance of the optimization-based calibration and the online correction technique were similar and better than the direct parameter measurement calibration. Both techniques resulted in average pose errors less or equal to 0.3 mm and 0.05°. The proposed strategies may be adapted to other similar parallel manipulators and are applicable to large sized equipment.     

基于球杆仪检测信息的并联机构运动学标定

由于并联构型装备难于实现全闭环反馈控制,使运动学标定成为一项具有显著经济价值并能非常有效提高并联构型装备精度的手段,运动学标定通常包括误差建模、测量、辨识和补偿4个环节。基于以上因素,以5自由度混联机械手TriVariant为对象,研究一种基于球杆仪检测信息的运动学标定方法。首先建立球杆仪测量值与影响末端可补偿位姿误差的几何误差源的映射关系,并给出可辨识条件。在此基础上,以误差参数辨识矩阵条件数为评价指标,探讨合理设置球杆仪安装位置和数目的方法。最后,计算机仿真和试验验证了所提出方法的可行性和有效性,并指出仍然需要解决的若干问题。     

Accurate calibration of kinematic parameters for two wheel differential mobile robots

Odometry using wheel encoders provides fundamental pose estimates for wheeled mobile robots. Systematic errors of odometry can be reduced by the calibration of kinematic parameters. The UMBmark method is one of the widely used calibration schemes for two wheel differential mobile robot. In this paper, an accurate calibration scheme of kinematic parameters is proposed by extending the conventional UMBmark. The contributions of this paper can be summarized as two issues. The first contribution is to present new calibration equations that remarkably reduce the systematic error of odometry. The new equations were derived to overcome the limitation of the conventional schemes. The second contribution is to propose the design guideline of the test track for calibration experiments. The calibration performance can be significantly improved by appropriate design of the test track. The numerical simulations and experimental results show that the odometry accuracy can be improved by the proposed calibration schemes.     

Delta并联机构精度标定方法研究

以Delta并联机构为对象,研究一类含平行四边形支链的3自由度并联机构误差建模技术,所建模型可有效分离出影响末端姿态误差的几何误差源。在此基础上提出一种精度标定方法,该方法利用并联机构操作空间与关节空间非线性映射的性质,仅需检测末端沿z向的位置误差、以及在初始位形下的姿态误差便可识别出几何参数,并可通过修改系统输入实现末端位置误差补偿。给出算例以验证该方法的有效性。     

Error Modeling and Sensitivity Analysis of a Parallel Robot with SCARA（Selective Compliance Assembly Robot Arm） Motions

Parallel robots with SCARA（selective compliance assembly robot arm） motions are utilized widely in the field of high speed pick-and-place manipulation. Error modeling for these robots generally simplifies the parallelogram structures included by the robots as a link. As the established error model fails to reflect the error feature of the parallelogram structures, the effect of accuracy design and kinematic calibration based on the error model come to be undermined. An error modeling methodology is proposed to establish an error model of parallel robots with parallelogram structures. The error model can embody the geometric errors of all joints, including the joints of parallelogram structures. Thus it can contain more exhaustively the factors that reduce the accuracy of the robot. Based on the error model and some sensitivity indices defined in the sense of statistics, sensitivity analysis is carried out. Accordingly, some atlases are depicted to express each geometric error’s influence on the moving platform’s pose errors. From these atlases, the geometric errors that have greater impact on the accuracy of the moving platform are identified, and some sensitive areas where the pose errors of the moving platform are extremely sensitive to the geometric errors are also figured out. By taking into account the error factors which are generally neglected in all existing modeling methods, the proposed modeling method can thoroughly disclose the process of error transmission and enhance the efficacy of accuracy design and calibration.     

工业机器人定位误差在线自适应补偿

受工业机器人本体结构几何及非几何误差因素的影响,机器人执行末端的实际运动轨迹与其理论规划轨迹往往不一致,这严重限制了机器人在加工领域的拓展应用。另外,通过研究发现机器人除在工作空间上定位误差等级存在差异分布外,在服役时间上随着机器人工作性能的退化也会显著恶化其定位精度。为解决该问题,提出了一种基于定长记忆窗增量学习的机器人定位误差在线自适应补偿方法。在该方法中,首先定量分析机器人定位误差与位姿的相关关系,将工作空间划分为多个位姿区块并创建校准样本库,建立了位姿映射模型的自适应优化机制以克服空间中误差等级差异分布的问题;然后设计了定长记忆窗增量学习算法,克服神经网络模型的灾难性遗忘缺陷,并平衡了在线模式下建立机器人新、旧位姿数据映射关系的精度和效率,解决了机器人性能退化加剧定位误差影响位姿映射模型适用性的问题,从而确保算法的补偿精度稳定在目标精度水平线以上;最后,利用St?ubli机器人和UR机器人对所提方法进行了精度在线补偿实验验证。实验结果表明该方法可将St?ubli机器人的定位误差从0.85 mm降至0.13 mm,将UR机器人的定位误差从2.11 mm降至0.17 mm,明显提高...     

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关节角和相应的误差分别作为前馈神经网络的输入和输出来训练网络,从而实时获得机器人任意关节角的误差值,通过修改关节值来提高机器人的位姿精度。仿真和试验结果均证明了这种方法的有效性。。     

考虑基坐标系误差的机器人运动学标定方法

提出了一种基于机器人几何参数误差与基坐标系位姿误差的六轴串联型机器人误差标定方法。首先基于MD-H方法建立了IRB6700机器人几何参数误差模型,得到机器人连杆几何参数误差到机器人末端位姿误差的映射关系;然后进一步考虑了基坐标系的位姿误差,并建立了考虑基坐标系误差的机器人误差模型;此外,针对传统标定方法操作繁琐、偶然误差大等问题,提出了一种改进的参数辨识方法,进一步提高了标定过程的可操作性与标定精度。最后,开展了本体标定实验与基坐标系误差扰动实验,结果表明所提方法将机器人位置误差的平均值由3.1928 mm减小至0.1756 mm,位置误差的标准差由0.5494 mm下降到0.0830 mm。基坐标系位姿误差扰动前后参数辨识的结果一致性高于99%,标定精度及稳定性得到显著提高。     

Kinematic calibration of gantry hybrid machine tool based on estimation error and local measurement information

This paper presents the kinematic calibration of a four degrees-of-freedom (DOF) hybrid machine tool based on a novel planar 3-DOFs parallel mechanism and a long movement of the worktable. Closed-form solutions are developed for both the inverse and direct kinematics about the parallel mechanism. The error model is built and the mechanism accuracy is investigated. Two types of kinematic calibration method are proposed by a simple measurement device. The first type of calibration method is based on estimation error, and can easy improve the machine tool accuracy quickly by estimating the error trends. The second type of kinematic calibration method is based on local measurement information, which includes the position errors and does not include the pose errors of the machine tool. The calibration tests showed the effectiveness of the calibration methods, which can be useful for the similar types of parallel machine tool.