工业机器人误差补偿技术的理论与实验研究

针对工业机器人重复精度高、定位精度差的特点,提出一种改进其绝对定位精度的方法。根据D-H坐标系的相关理论,综合考虑机器人各关节的误差,运用五参数法建立机器人的完整几何误差模型。基于误差模型,提出机器人位姿补偿的多次迭代算法,实验结果显示工业机器人的绝对定位误差由未补偿的25 mm变为补偿后的0.3 mm,从而证明该方法的有效性。     

工业机器人参数辨识及误差补偿方法研究

针对工业机器人绝对定位精度较低,提出通过D-H法建立机器人运动学误差模型的补偿方法,因为机器人结构需满足Pieper准则,所以只考虑了机器人误差模型参数中的关节旋转角参数对机器人末端误差的影响,利用最小二乘法辨识出误差模型中真实的关节旋转角从而补偿误差,同时又利用圆周法对机器人误差进行二次补偿,最终将两次修正后的参数补偿到控制器中从而提高机器人的绝对定位精度。该方法在自主研发的六自由度工业机器人上得到验证,定位精度从补偿前的3.55~4.45 mm提高到补偿后的0.924~1.242 mm,补偿效果明显,为机器人精度研究提供了可靠依据。     

两步误差补偿法提高工业机器人绝对定位精度

针对大部分工业机器人结构需要满足Pieper准则无法直接补偿所有运动学参数误差的问题,提出一种两步误差补偿方法。首先,基于修正的D-H法和微分运动学建立机器人定位误差模型,建立机器人末端绝对定位误差与运动学参数误差之间的表达式;其次,利用最小二乘法迭代求解出运动学参数误差,并将可直接补偿的运动学参数误差直接补偿到机器人D-H配置参数中,将剩余的其它运动学参数误差转换为关节转角补偿值进行间接补偿;最后,搭建实验平台,在川崎RS010NA六自由度工业机器人上进行两步误差补偿实验验证。实验结果表明,通过两步误差补偿后机器人末端平均绝对定位误差由5.419 4 mm下降到1.160 5 mm,平均绝对定位精度提高约80%,该方法有效地提高了机器人的绝对定位精度。     

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。     

基于粒子群优化神经网络的机器人精度补偿方法研究

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针对工业机器人应用于飞机柔性化自动装配时绝对定位精度不能满足装配精度的问题,在机器人空间网格精度补偿方法的基础上,综合考虑环境温度的变化对机器人的绝对定位精度的影响,提出了基于神经网络的机器人综合精度补偿方法。为了防止神经网络在训练中陷入局部极值,采用粒子群优化方法对它的初始权值和阈值进行了优化。实验结果表明,当温度在20~30℃范围内变化时,机器人的绝对定位误差由补偿前的1~3mm,提高到补偿后的绝对定位误差最大值为0.32mm,平均值为0.194mm,精度较未补偿前有了大幅提高,可以满足飞机自动化装配的高精度的要求。
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工业机器人定位误差补偿方法与实验研究

针对工业机器人绝对定位精度低无法满足实际应用要求,并综合考虑国外机器人控制系统不开放,而无法在控制器里修改运动学参数的问题,提出一种定位误差补偿方法,基于修正的DH模型,利用激光跟踪仪和奇异值分解法识别出运动学参数.通过改变运动学参数重新进行正解运算,所得的新位置赋予机器人,使其运动到目标点,从而提高定位精度.将这种方法应用在STAUBLI TX90XL型工业机器人上进行实际的测量和补偿.实验结果显示,经过补偿可使机器人平均绝对定位精度由1.685 mm提高到0.215 mm,从而表明该方法的有效性.     

串联6自由度机器人关节刚度辨识与误差补偿研究

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。     

面向飞机自动化装配的机器人空间网格精度补偿方法研究

对六自由度KUKA机器人的定位精度补偿方法进行了研究。以激光跟踪仪为媒介建立机器人坐标系、工具坐标系和世界坐标系之间的转换关系,对于机器人工作空间内的任意定位点,将它在离线编程中的理论坐标与用激光跟踪仪测得的实际定位坐标之间的差异作为它的绝对定位误差。按一定的步长对机器人的工作空间进行立体空间网格划分,对于工作空间内的任一点,通过已划分的包围它的最小立方体网格的8个顶点的绝对定位误差进行空间插值来估算出该点的绝对定位误差,并将它逆补偿到理论坐标上用于提高机器人的绝对定位精度。试验结果表明,补偿前机器人的绝对定位精度为1～3mm,补偿后机器人的绝对定位误差的最大值为0.386mm,平均值为0.156mm,精度较未补偿前有了很大的提高,可以满足飞机自动化装配的高精度要求。     

工业机器人误差补偿运动学算法设计

鉴于目前国产工业机器人绝对定位精度较低,为了满足高精度应用,设计了一种误差补偿的运动学算法.以MDH模型为基础,建立几何参数误差与机器人末端位姿误差之间的误差模型.设计了通过雅克比矩阵将笛卡尔空间的位姿误差转换到关节空间的关节各轴的角度偏差,并与名义逆运动学获得逆解相结合的误差补偿运动学算法,可以获得满足误差阈值的作业精度.以自主研发ER3A机器人为误差补偿算法试验对象,经误差补偿后ER3A机器人的绝对定位精度获得明显提高,测量点的位置误差均值从0.5754mm降低到0.2779mm.     

考虑关节柔性误差的机器人参数辨识方法研究

考虑到工业机器人绝对定位精度较低,无法满足高精度加工的需要,故提出了一种综合型误差补偿方法。以改进的D-H模型为基础,建立机器人末端工具中心点的距离误差模型,同时对主要受力关节2和3由于自重或者外加负载产生的柔性变形误差进行了研究,建立了柔性误差模型,最后以激光跟踪仪作为测量设备,利用最小二乘法对模型进行求解,通过修正控制器参数补偿误差提高机器人定位精度。经过补偿,自主研发的机器人定位精度有明显的提高,从之前的3.548 mm降至0.939 mm。