机器人加工几何误差建模研究:Ⅱ参数辨识与位姿优化

根据所构建的空间运动链,机器人加工几何误差一方面与手眼/工件/工具位姿参数辨识误差有关,另一方面与机器人关节运动学误差与弱刚度变形有关.针对这一问题,研究基于运动学误差补偿的手眼位姿参数辨识、考虑测量缺陷影响的工件位姿参数辨识、基于实际加工曲面误差估计的工具位姿参数辨识等新方法,解决位姿参数辨识精度受限于机器人运动精度、现场测点不封闭/密度不均/高斯噪音、加工抖动/受力变形/回转轴误差等多种因素影响的问题;综合考虑关节运动学误差、弱刚度变形、误差补偿,以整体误差控制为目标,建立加工误差补偿与机器人位姿优化通用模型,可推广应用于法向深度(磨削/铣削)、切向滑移(制孔)、角度倾斜(切边)等多种机器人加工误差控制;完成手眼/工件/工具位姿参数辨识试验、整体误差补偿与机器人加工试验,验证所提方法的有效性.     

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。     

面向柔顺装配装夹的机器人手腕变刚度机理研究

在柔顺装配装夹过程中,不同工序对机器人手腕刚度要求不同。在刚性定位工序中,大的手腕刚度可保证机器人搬运工件定位到作业位置的精度。在装配装夹工序中,小的手腕刚度可柔顺补偿机器人装配装夹工件的位姿误差。提出了一种大范围变刚度的五自由度手腕,可实现工件的翻转、俯仰、偏转和平移。研究通过调节弹性张力改变手腕刚度的机理,实现手腕关节刚度随弹性张力的增加而线性增加。分析手腕弹性张力和几何参数对手腕变刚度特性和刚度分布的影响,通过设计手腕关节的几何参数实现手腕刚度分布保持不变。研究变刚度手腕刚性定位与柔顺装配装夹的机理,建立手腕装配装夹过程中的形变位姿模型和补偿工件位姿误差的空间模型,得到手腕刚度随手腕位姿的变化模型,实现手腕克服阻力完成装配装夹作业。实验结果表明机器人手腕可大范围变刚度,满足刚性定位与柔顺装配装夹要求。     

模块化机器人几何误差分析及参数辨识研究

为解决模块化机器人重构后误差的快速补偿问题,对模块化机器人几何误差来源进行分析,将其划分为模块参数误差和模块间装配参数误差.基于指数积公式和齐次变换对关节模块、连杆模块及模块间装配位姿进行数学描述,建立关节-连杆子装配体的实际运动学模型.给出一种基于精密球和外部测量的模块参数及模块间装配参数辨识方法,完成子装配体运动学...     

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。     

工业机器人误差补偿及冗余参数研究

针对现有工业机器人定位精度较低,提出了通过机器人运动学标定对误差进行补偿的方法。基于D-H运动学模型和微分变换法建立机器人位姿误差模型,然后对误差模型进行冗余参数分析,消除冗余参数得到可辨识的线性方程,最后用迭代最小二乘法进行求解,修正几何参数进而提高机器人定位精度。通过在自主研发的机器人上试验验证,该方法补偿效果明显,增加了参数辨识的准确性和鲁棒性,为机器人标定技术的发展奠定了一定的基础。     

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.     

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。     

基于遗传算法的机器人加工位姿优化研究

针对工业机器人的加工效果具有位姿依赖性这一特点,基于机器人性能评价指标和遗传算法提出一种优化机器人加工位姿的方法.建立机器人正运动学模型和静刚度模型并选取机器人运动性能评价指标和刚度性能评价指标;通过蒙特卡罗法得到机器人运动性能、刚度性能在关节空间和笛卡儿空间的分布图,通过分布图研究机器人各关节对机器人运动性能、刚度性能的影响;基于机器人运动性能评价指标和刚度性能评价指标设计适应度函数,使用遗传算法对机器人加工位姿进行优化,优化后机器人性能得到了提升.     

协作机器人的运动学误差模型及标定算法

针对六自由度协作机器人在实际应用中,由于加工、装配、传动和磨损等多方面因素,导致绝对定位精度低的问题,提出一种基于机器人工具末端的运动学误差模型建立方法.在无外部传感设备的条件下根据所设计的标定板,基于最小二乘法和采集的多组机器人实际位姿误差辨识误差模型,对机器人运动学参数与其理论值间的偏差进行补偿.修改底层控制器中参数,修正由于机器人内部机构偏差引起的绝对定位精度误差,提高机器人运行位置精度.     

考虑主轴-刀柄结合面特性的机器人铣削系统刀尖频响预测研究

针对机器人铣削系统刀尖频响具有位姿依赖特性,导致机器人变位姿加工时稳定性难以准确预测、加工颤振难以有效控制的问题,提出一种考虑主轴-刀柄结合面接触刚度的机器人铣削系统刀尖频响预测方法。基于欧拉-拉格朗日法与吉村允孝单位面积法,分别构建了机器人本体动力学模型与主轴-刀柄结合面接触刚度模型,进而基于有限元主副自由度理论将机器人本体动力学模型与主轴-刀柄结合面接触刚度模型结合,构建了机器人铣削加工系统刀尖频响预测模型。开展了机器人不同位姿下刀尖频响预测验证实验,结果表明,仿真与实验得到的刀尖频响函数相比,固有频率最大误差为6.63%,对应幅值最大误差为9.80%,验证了所提出的预测模型的准确性,证明了该模型能够实现机器人任意位姿下的频响函数准确预测。     

铣削加工表面形貌预测方法研究

在考虑了刀具和工件在切削力作用下的振动、刀具的安装误差和工件的装夹误差对刀具相对工件位姿的影响下,通过加工几何运动学建立刀刃点在加工特征点活动标架下的数学模型。根据局部活动标架特征,将铣削表面残高求解问题转化为求解非线性规划问题,通过求解非线性规划问题来预测铣削加工表面微观几何形貌及粗糙度,为合理选择工艺参数提供科学的依据。仿真试验和加工试验验证了所提出的方法的正确性和有效性。     

切削加工机器人的误差补偿研究

对MOTOMAN UP50工业机器人进行了运动学建模,对机器人关节刚度和臂杆刚度进行了分析,建立了机器人运动学方程和刚度模型。分析预测了机器人末端的位移误差,并对其进行了关节角补偿实验。实验结果显示,采用关节角补偿可以有效减少其误差,保证了机器人的加工精度,对MOTOMAN UP50用于切削加工具有重要的意义。     

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。     

机器人实际几何参数识别与仿真

机器人末端位姿的精度依赖于各连杆几何参数的精度,为了提高机器人的位姿精度,需要对机器人进行标定。讨论了运动学模型的建立方法,基于修正的ＤＨ模型和微分变换关系推导出机器人实际几何参数识别的全部公式。该方法要求测量各关节角的码盘数值和机器人的基坐标系下的位姿。     

六自由度铣削加工机器人刚度建模及误差补偿

针对铣削加工机器人低刚度特性影响加工精度的问题，对机器人的刚度建模和误差补偿方法进行研究。以ES165D型号的6自由度串联机器人为研究对象，综合考虑机器人关节变形、臂杆变形和臂杆重力对机器人末端变形的影响，建立了机器人整体刚度模型；通过机器人末端受力变形试验，可知末端变形预测值与试验值的平均绝对百分比误差小于15%,证明了机器人刚度模型的有效性和准确性；基于机器人刚度模型对铣削加工过程中的加工路径进行补偿，补偿后加工路径的平均距离误差相对补偿前降低37.39%。     

加工中心几何误差分析研究

基于机器人运动学原理，利用齐次坐标变换理论和刀具与工件所构成的联结矢量链概念，以一台立式加工中心为研究对象，建立了包含21项几何误差的数控机床误差模型，同时给出了几何误差辨识方法。所建立的误差模型和误差辨识方法可推广到其它多轴数控机床误差建模与辨识的分析之中。     

基于HALCON的单目视觉工件位姿测量方法研究

为了满足单目视觉系统对被测工件三维位姿参数测量及机器人实时快速响应要求,提出一种通过单目视觉获取规格已知、位置随机工件三维参数的方法。利用HALCON图像处理软件对机器人和工业相机进行系统标定,通过标定参数进行采集图像预处理、点特征坐标提取,引入约束条件建立三维位姿算法几何模型,完成上位机图像采集与数据处理,并实时将数据通过以太网传送至机器人,实现工件抓取。试验表明,这一方法误差范围达到了工业机器人操作的预期要求。     

基于激光追踪仪的机器人标定及误差分析研究

以提高六轴关节工业机器人的定位精度为目标,基于D-H运动学模型与微分误差思想,建立了机器人的位置误差模型,设计了简单高效的测量算法和辨识算法,在辨识出的机器人几何误差参数基础上,对机器人运动学模型进行修正,以沈阳机床上海研究院的i5 Robot A3型工业机器人为实验研究对象,结果证明改进后机器人的定位精度得到大幅度提升。     

关节机器人定位精度影响因素分析

通过调查研究找出机器人定位精度的影响因素,进行机器人运动学分析,建立以D-H模型为基础的MDH机器人运动学误差模型,结合已设计完成的机器人,利用SolidWorks软件的公差分析插件分析由零件制造误差、装配误差和关节间隙引起的运动学误差,得出机器人各关节精度偏差的极限值。分析结果得出在运动学因素的影响下,机器人名义位姿与实际位姿之间的误差较大,影响了机器人的定位精度,需进一步对其进行补偿。