一种基于位姿反馈的工业机器人定位补偿方法

为了提高工业机器人的绝对定位精度,提出了一种基于末端位姿闭环反馈的机器人精度补偿方法。该方法通过激光跟踪仪测量实时跟踪机器人末端靶标点的位置来监测机器人末端的位姿,并通过对靶标点的实际位置和理论位置进行匹配获得机器人末端的位姿偏差。工业机器人系统与激光跟踪测量系统通过局域网进行数据通信,并根据位姿偏差数据对机器人末端的位姿进行修正。最后通过实验对基于末端位姿闭环反馈的机器人精度补偿方法进行验证,实验表明,经过位姿闭环反馈补偿后机器人末端位置误差最大幅度可以降低到0.05mm,姿态误差最大幅度可以降低到0.012°。     

基于自控测距的液压启闭机油缸清洁机器人位姿跟踪研究

针对当前机器人开展清洁工作时只考虑方向信息而未考虑异常情况,导致位姿末端跟踪结果不精准的问题,研究基于自控测距的液压启闭机油缸清洁机器人位姿跟踪技术。充分考虑到清洁机器人清洁过程中位姿不断变化,使用激光跟踪仪进行跟踪布局。提取机器人动态特征,计算俯仰轴姿态角、机器人前进位移,以此为依据构建清洁机器人位姿跟踪数学模型。使用自控测距法进行位姿跟踪,解决无相应幅值标志物条件下的非系统误差问题。通过对机器人各个角度的补偿,实现了机器人末端位姿误差的最小化。由仿真结果可知：该方法运动轨迹与实际轨迹基本一致,所跟踪的末端位姿坐标与实际坐标位姿一致。     

基于 IGCF 算法和 CSF-PPSO-ESN 算法的工业机器人末端执行器位姿重复性检测

工业机器人在智能制造领域具有举足轻重的地位,其末端执行器位姿的重复性是衡量机器人完成精密作业能力的重要 指标。 本文针对机器人末端执行器的位姿重复性在线检测,提出了基于方向余弦的位姿重复性测量的理论模型。 设计了一种 基于改进的高斯曲线拟合(IGCF)算法和三次样条拟合-多目标粒子群-回声状态网络(CSF-PPSO-ESN)算法的位姿偏差检测方 法。 通过获取十字激光图像偏角和中心点位置,实现了机器人末端执行器位姿偏差的测量。 实验表明,测量系统的位移测量精 度为±1. 5 μm,角度测量精度为±2 arc-sec。 本文所述的位姿重复性检测方法,为工业机器人末端执行器位姿稳定性的在线实时 监测提供了参考。     

KUKA工业机器人位姿测量与在线误差补偿

工业机器人因其良好的重复定位精度而被广泛应用于堆垛、搬运、焊接等工业领域,但其绝对定位精度低,限制了其在高精度制造领域的应用。通过构建工业机器人误差测量与在线补偿闭环控制系统,对工业机器人的误差进行在线补偿。该方法综合考虑了几何参数和非几何参数引起的误差,提高了其位姿精度。研究基于KUKA机器人传感器接口(Robot sensor interface,RSI)进行位姿误差补偿的性能。通过研究KUKA机器人末端姿态的表示方式,提出一种基于激光跟踪仪测量工业机器人末端姿态的方法,并设计试验研究机器人在其工作空间的位姿误差特点。对搭建的闭环控制系统进行位姿误差补偿试验验证了该系统的位姿补偿效果。试验结果表明,经过第二次在线误差补偿后,其绝对定位精度由原先的0.628 mm提升到0.087 mm,姿态精度接近0.01°。     

一种机器人球腕的静态误差分析方法

许多机器人的共同特点是在操作臂末端安装了球腕。如果球腕的结构参数误差与各关节的运动变量误差比较大，则应用现有的方法求取末端执行器的位姿误差会产生较大的偏差。以机器人末端的球腕为研究对象，提出了一种用相对位姿误差表示球腕的静态误差分析方法。应用这种方法可以得出球腕末端执行器位姿误差的精确解，并对球腕的质量进行评价。     

基于非概率区间理论的工业机器人运动可靠性研究

由于受到制造误差、装配误差、工作磨损以及关节间隙等因素的影响,机器人连杆参数通常表现出非概率性,导致无法预测其真实的概率分布.文中采用区间理论对机器人连杆参数进行分析;然后,基于非概率区间理论建立了工业机器人末端位姿误差模型以及机器人运动可靠度评估模型;最后,引入实例进行分析,得到在设定运动轨迹下机器人末端执行器的运动...     

六自由度工业机器人轨迹规划算法研究

机器人轨迹规划是根据机器人所要完成的任务路径,求出各个关节运动函数,最终得到末端执行器的位姿与时间之间的关系,同时保证机器人实现所希望的空间运动。以六自由度工业机器人为研究对象,根据机器人所要完成的任务,规划出机器人末端执行器经过点,求出这些点的位姿对应逆解,得出其关节值。通过关节空间对其进行轨迹规划,并采用Matlab进行轨迹规划数值分析,为控制系统的研究提供基础。     

基于最优位姿集的机器人标定及不确定度评定

为解决因标定位姿点随机选择导致机器人标定结果不稳定、可靠性低问题,研究了基于雅克比矩阵奇异值计算可观测指标的最优位姿点数目及最优位姿集选择算法,建立了机器人MDH模型,采用LM算法对几何参数进行辨识,使用LeicaAT960激光跟踪仪分别在最优位姿集和随机位姿集下对Staubli TX60机器人末端位姿大量实测;在分析研究机器人标定不确定度来源基础上,采用测量不确定指南(GUM)计算几何参数标定的不确定度及蒙特卡洛模拟法对机器人末端位置不确定度进行评估,结果表明,经最优位姿集标定后的机器人不仅在测试点精度有大幅提升,而且几何参数及末端位置平均不确定度约为随机位姿集标定的0.11倍,标定结果稳定可靠,泛化能力强,适于在高精度、大范围作业场合推广应用。     

零参考模型用于工业机器人定位精度提升研究* .txt

摘要：几何参数建模是机器人标定的基础,直接影响机器人定位精度。为解决常用几何参数模型当机器人相邻两轴线垂直及接近垂直时存在奇异性,建立了基于方向矢量和连接矢量的零参考模型(ZRM),该模型不仅满足完备性与连续性要求,而且使用该模型计算机器人末端位置和姿态简单直观;建立了几何参数标定误差模型,通过使用LeicaAT960激光跟踪仪对Staubli TX60和ER10L C10两种工业机器人末端大量位姿实测,经正交三角分解去除冗余参数,采用LM算法对几何参数误差辨识,并与基于MDH模型的标定结果比较,实验结果证实,采用零参考模型标定后机器人末端平均绝对定位精度提升75%~90%,明显高于采用MDH模型标定结果,该模型适于在有高精度定位精度要求工业机器人中推广。 .txt     

零参考模型用于工业机器人定位精度提升研究

几何参数建模是机器人标定的基础,直接影响机器人定位精度。为解决常用几何参数模型当机器人相邻两轴线垂直及接近垂直时存在奇异性,建立了基于方向矢量和连接矢量的零参考模型(ZRM),该模型不仅满足完备性与连续性要求,而且使用该模型计算机器人末端位置和姿态简单直观;建立了几何参数标定误差模型,通过使用LeicaAT960激光跟踪仪对Staubli TX60和ER10L-C10两种工业机器人末端大量位姿实测,经正交三角分解去除冗余参数,采用LM算法对几何参数误差辨识,并与基于MDH模型的标定结果比较,实验结果证实,采用零参考模型标定后机器人末端平均绝对定位精度提升75%～90%,明显高于采用MDH模型标定结果,该模型适于在有高精度定位精度要求工业机器人中推广。     

基于API激光跟踪仪对“15kg喷涂机器人”的D-H参数的标定研究

为了改善工业机器人的定位精度,工业机器人必须进行标定。通过建立机器人末端法兰中心位置与连杆MDH模型的线性关系误差模型,利用API T3激光跟踪仪确定机器人的基坐标系,作为激光跟踪仪测量的参考坐标系来测量目标点的坐标值,同时记录机器人控制器对应的名义坐标值。从而求出位置误差值ΔP,再联立误差线性关系模型,运用最小二乘法解出机器人的实际D-H参数值,并将此参数用于修正运动学模型,如果修正后的运动学模型未能达到要求,可进行反复迭代,直至满足工业机器人作业要求的定位精度。     

激光测量标定机器人坐标系位姿变换的正交化解算

针对大型装备智能制造中的机器人在线位姿激光跟踪测量与实时引导需求,提出了一种机器人坐标系与激光测量坐标系标定转换和解算方法。设计了基于距离原则的机器人末端光学工具中心点TCP(Tool Center Point)位置标定算法。通过运用空间点坐标重心化配置算法和基于罗德里格矩阵变换的最小二乘优化算法解算出了具有单位正交性的位姿变换旋转矩阵。进行了机器人坐标系位姿变换激光测量标定和优化对比实验,旋转矩阵初值和正交优化值进行点坐标转换后的综合RMSE分别为0.579 0mm和0.501 5mm。结果表明该方法能够有效改进姿态旋转矩阵正交性,并提高位姿变换解算精度。     

工业机器人位姿误差的计算

机器人连杆的加工误差、温度变化以及机械传动误差等诸多因素会导致机器人抓手的位置和姿态产生误差。本文以机器人运动学及误差理论为基础 ,推导出了在各种位姿描述情况下机器人位置和姿态误差的计算公式。该方法可以作为对各种工业机器人的位姿精度进行分析的基础     

融合机器视觉与邻近度估计的相似工业设备识别策略研究

由于工业现场设备存在外观相似和部署密集等特点,使得巡检机器人仅依靠机器视觉难以对工业现场的相似设备进行识别,进而影响了自主巡检的准确性和效率。针对上述问题,基于工业物联网的无线信号特征,提出了融合机器视觉与邻近度估计的相似工业设备识别策略。该策略首先通过机器视觉和高效透视N点投影算法估计巡检机器人的初始位姿,进而采用邻近度估计算法实现巡检机器人对邻近工业设备目标的识别。另一方面,该策略还包括了机器人角度校正与位置调整算法,以此保证邻近度估计的精度。实验结果表明,相比于基于机器视觉的传统识别方法,该策略能够在不同设备密度的场景下,提升2%～49%的相似工业设备识别精度,有效地解决巡检机器人对工业现场相似设备的识别问题。     

Trajectory coordination planning and control for robot manipulators in automated material handling and processing

Motion coordination planning and control play a crucial role in robot application to Cartesian task operations with taking into account kinematics and dynamics constraints. This paper presents a unified approach to coordination planning and control for robot position and orientation trajectories in Cartesian space. The concept of generalised robot pose is defined as the robot configuration consisting of position and orientation, in which the orientation is described by a vector equivalent to the rotational angular displacement. The robot pose ruled surface is formed as a three-dimensional motion locus of its configuration vector. The unified treatment of the end-effector positions and orientations is based on the robot pose ruled surface concept and used in trajectory interpolations. The coordination planning of pose trajectories for the robot end effector is accomplished by generating and optimising the pose ruled surface under the constraints of kinematics and dynamics performances. The coordination control is implemented through controlling the motion laws of two end points of the orientation vector and calculating the coordinates of instantaneous corresponding points. The simulation experiment using PUMA 560 robot in arc welding and surface finishing processes are carried out to verify the feasibility of the proposed approach and demonstrate the capabilities of generation and control models.     

近似度加权平均插值的机器人精度补偿方法研究

为实现物流包装的身份和受潮信息双重检测,设计了一种新型的低成本无芯片RFID湿度传感器,使用电耦合LC谐振器(ELC谐振器)作为湿度传感器监测目标环境相对湿度、U型环谐振器作为无芯片编码结构识别目标身份。通过射频仿真软件HFSS研究谐振器结构参数与谐振频率的关系,获得相应拟合公式,为结构参数设计提供理论依据,并在此基础上设计了8位编码结构;系统研究不同质量分数的聚乙烯醇(PVA)溶液对湿度传感器感湿灵敏度和感湿范围的影响,研制出8位无芯片RFID湿度传感器。根据散射参量提取法获得了U型环谐振器的有效电磁参数,表明其具有超材料属性。所研究的湿度传感器具有感湿灵敏度高、编码容量大、结构简单等优点,有望在智能包装领域得到应用。     

基于惯性测量单元辅助的激光里程计求解方法

在同步定位与建图(SLAM)问题中,里程计部分的求解精度对后续建图起着至关重要的作用,惯性测量单元(IMU)可以为SLAM中里程计求解提供良好辅助。在考虑平面移动机器人运动特点及室内环境特征的基础上提出一种基于IMU松耦合的激光里程计求解方法,实现里程计部分的精准定位。第1阶段,机器人运动过程中实时处理点云信息,将地面点分割并提取有效关键点;第2阶段,将IMU信息引入卡尔曼滤波器,为帧间匹配提供位姿先验;第3阶段,滤波器输出位姿估计值后,利用非线性优化方法进行点云帧间匹配,实现里程计运动的求解。实验表明,所提方法在激光点云处理、运动求解,具有良好的稳定性和准确性,可将偏移量误差控制在0.4%以内,为后续建图提供有力数据保障。     

基于双目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测

针对工业机器人运动轨迹准确度检测困难的问题,提出了一种基于双目视觉理论的检测方法。根据空间解析几何学中点、线和面三者之间的约束关系,建立了基于直线特征匹配的工业机器人运动轨迹位姿视觉检测模型。基于此模型对一种典型六轴工业机器人运动轨迹的位置偏差和姿态偏差进行了测量。测量结果表明采用这种方法的测量系统结构相对简单,能够方便地进行工业机器人动态轨迹准确度的测量。