A non-contact method for detecting on-line industrial robot position errors using a microwave Doppler radar motion detector

To be useful, industrial robots must meet positioning accuracy requirements for their given applications. Off-line calibration generally improves robot positioning accuracy to levels needed for open-loop use in most industrial applications. Applications that require greater accuracy with respect to external assemblies generally turn to closed-loop control or passive compliance. However, industrial robot systems do not generally monitor in-process robot position to detect machine faults that can lead to product faults, scrap, machine damage, and additional costs. To achieve greater operational efficiencies, new non-invasive, non-contact methods for monitoring robot position are needed. The investigators developed a low-cost method for in-process industrial robot position monitoring using a Doppler motion detector and a statistical position error measure. The method detects position errors at robot repeatability levels.     

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。     

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。     

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.     

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     

Design of safety mechanism for an industrial manipulator based on passive compliance

In recent years, collision safety between humans and robots has drawn much attention since human-robot cooperation is increasingly needed in various fields. Since positioning accuracy and collision safety are both important, an industrial manipulator should maintain very high stiffness for positioning accuracy in a normal situation, but exhibit very low stiffness when subjected to a collision force greater than the tolerance for human injury. To satisfy these requirements, we proposed in our previous research a safety mechanism composed of a linear spring and a double-slider mechanism for a service robot with a small payload. We modified this device to meet more stringent requirements for an industrial manipulator which usually has a payload higher than a service robot. Several experiments on static and dynamic collisions showed high stiffness of the safety mechanism in response to an external torque that was less than a predetermined threshold torque, but low stiffness that enabled absorption of the collision force when the external torque exceeded the threshold. Thus, positioning accuracy and collision safety were improved using the proposed design. Furthermore, a new safety criterion is suggested to verify the collision safety of a manipulator that uses the proposed safety mechanism.     

基于支持矢量机回归的机器人视觉系统定位精度

如何提高工业机器人视觉系统在不确定性动态环境中的定位精度是机器人完成复杂任务的一个关键技术问题.针对采用单摄像机的机器人和基于位置的视觉伺服控制存在的精度问题,提出一种将基于模型控制方法和基于智能计算方法相结合的方法,以面向小样本原理的支持矢量机回归来构建控制系统误差校正模型,应用该模型对机器人末端在同一个平面上的定位...     

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°。     

基于改进 Blob 分析的机器人批量搬运纠偏研究

为了解决工业机器人在快节拍搬运任务中因为机械定位误差导致无法正确放置产品的问题，提出了一种基于改进Blob分析的两点纠偏定位的两步法策略。第1步基于机器视觉与图像处理技术利用改进的Blob分析方法识别出定位点，第2步利用平面仿射变换原理快速定位大量产品的位置。其中改进的Blob分析方法基于图像灰度反转、直方图均衡化、图像滤波技术结合阈值分水岭分割算法实现了对有限光照条件下不易成像的黑色托盘图像中定位圆形特征的可靠分割与圆心坐标提取。从而第2步的两点定位的托盘定位策略根据可靠的托盘圆心位置结果来计算托盘偏移前后的平面仿射变换矩阵以完成托盘的纠偏功能。最后通过在实际生产线的搬运工站实验证明基于改进Blob分析的两点纠偏定位的两步法策略的托盘识别准确性和召回率分别为99.75%和99.75%,同时产品的搬运时间降低了20.52%,提高了机器人下料系统的可靠性和效率。     

六自由度工业机器人末端定位误差参数辨识与实验研究

为了提高六自由度工业机器人绝对定位精度,对工业机器人进行了运动学建模,并建立了基于MD-H参数误差的机器人末端定位误差辨识模型,应用激光跟踪仪测量系统采集样本点数据,应用基于奇异值分解的最小二乘法求解辨识模型,以获得几何参数误差,并根据辨识出的误差对机器人末端定位精度进行补偿,实验结果表明,经过辨识和补偿后,工业机器人...     

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...     

基于UKF的机器人末端执行器位姿实时估算方法

为了能在工业机器人运动过程中快速准确地估算出末端执行器的位姿,提出了一种基于unscented卡尔曼滤波器（UKF）的末端执行器位姿实时估算方法,并将该方法应用于以激光跟踪仪作为反馈系统的工业机器人中。首先,在工业机器人运动过程中实时获取各个关节运动参数,并结合工业机器人的结构参数计算末端执行器的位姿初值,然后借助于激光跟踪仪实时跟踪测量固定在机器人末端执行器上的一个测量点,运用UKF融合以上两类数据,估算出末端执行器的实时位姿。计算机仿真验证了该方法的有效性与实时性,同时表明该方法具有易于实现、计算速度快和精度高等优点。     

缝隙搜救机器人镜体的形状重建和定位方法

搜救机器人的路径形状重建和定位是在搜救过程中一项最基本的任务,但地下复杂的环境使得GPS信号完全不可用,因此必须找到一种可替代的方法解决。为建立一套完整的搜救机器人系统,提出了一种能够利用惯性导航传感技术对废墟缝隙搜救机器人镜体形状重建的方法,该方法在初始位置已知的情况下,融合移动距离和方向角进行积分,得到机器人镜体形状曲线,并将其显示在三维坐标中。利用该方法,可以有效地对搜救机器人定位,及时救援发现的被困人员。文中详细叙述了该方法的理论基础,并以此展开了仿真和实验研究。结果表明,重建的轨迹与模拟废墟送进路径达到了非常高的匹配度,在3.4m长度中定位精度达到了20 cm以内。     

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。     

FANUC数控机床螺距误差的检测分析与应用

Fanuc数控机床在我国数控加工领域占据着主导地位,它的精度和性能指标直接取决于数控机床的定位精度和重复定位精度。在实践应用中,数控系统的螺距误差补偿功能是最节约成本且直接有效的方法。利用激光干涉仪或步距规测得的实际位置与数控机床移动轴的指令位置相比较,计算出全程上的误差分布曲线,在数控系统控制移动轴运动时考虑该误差差值并加以补偿,可以使数控机床的精度达到更高水平。     

基于机器视觉的表针自动码垛系统

为了解决表针生产过程中的自动码垛问题,设计了基于机器视觉的表针自动码垛系统。在表针自动码垛系统中,通过安装在平面关节型机器人上的工业相机,对送料转盘进行图像采集。结合几何轮廓定位和斑点分析等图像处理技术,对图像特征进行提取,获取送料转盘上随机分布的表针位置信息与正反面信息。借助优化后的表针吸嘴和手眼标定技术,通过平面关节型机器人以一定间隔交替分拣正面表针和反面表针。正面表针由平面关节型机器人直接码垛,反面表针经过180°旋转机构翻转后再进行码垛,从而实现表针的全自动码垛。通过试验确认,基于机器视觉的表针自动码垛系统可以满足多种不同规格表针的码垛要求,定位精度、效率与稳定性高,误差小。     

齿轮抓取机械手运动学建模与仿真

齿轮精整是利用数控精整冲床去除齿轮上毛刺以提高齿轮精度的一道工序,该工序需要将齿轮放置在冲床工作台的指定位置,且具有较高的定位精度。为了实现生产的自动化,提高生产效率,减少因人工疲劳所导致的危险事故,设计了一种齿轮抓取机械手来代替人工完成齿轮的放置并保证定位精度。分析了机械手各个运动构件与末端执行器在空间的位置关系,利用D-H法建立了机械手的坐标系,并在连杆坐标系简图的基础上,利用齐次坐标变换对机械手进行运动学建模。为机械手的运动规划和控制奠定基础。     

基于病态参数分离的机器人运动学标定测量构型优化

针对一种高灵巧性机器人及其连杆参数高敏感性与高定位精度需求,为解决机器人运动学标定随机测量构型存在绝对 定位精度低、参数辨识效果及标定结果鲁棒性较差的问题,提出一种病态参数分离与 DETMAX-改进差分进化(DETMAX-IDE) 算法的机器人运动学标定测量构型分步优化方法。 首先,建立机器人位置误差模型。 其次,建立一种可观性综合指标,评价不 同机器人标定测量构型的总体可观测性和灵敏度。 最后,分离机器人运动学位置误差模型的病态参数,建立测量构型优化目标 函数和约束条件,提出一种基于 DETMAX 算法与改进差分进化算法结合的分步迭代优化算法(简称为 DETMAX-改进差分进化 算法,简写为 DETMAX-IDE 算法),开展机器人运动学标定测量构型分步迭代优化。 通过机器人运动学标定仿真与实验,验证 了所提方法的有效性。 实验结果表明,与随机测量构型相比,所提方法对应的机器人绝对定位精度的平均值和均方差分别降低 了 62. 09% 和 62. 45% 。     

工业机器人去毛刺平台研发路径探究

为了提升工业机器人的自动化水平,设计人员尝试基于机器视觉系统对工业机器人系统进行优化,并对相机与工业机器人视觉系统进行标定,并以蚁群算法为基础,搭建工业机器人去毛刺平台。通过引入工业视觉系统,实现对于目标工件的在线监测,并将有关工件轮廓以及位置的信息,远程传输至工业机器人去毛刺平台,提升该平台智能化水平,有效解决零件生产加工过程中,异形工件毛刺难以去除的问题。     

基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定

在工业机器人的标定过程中,测量粗差数据会对标定结果精度产生影响,为此,提出了一种基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定方法,将改进的IGG3权函数最小二乘辨识算法用于工业机器人距离误差标定中,以进一步提高工业机器人的标定精度。以SR4C型工业机器人为研究对象,建立了机器人距离误差数学模型,进行了IGG3权函数最小二乘辨识算法的理论研究。构建了机器人标定实验系统,进行了基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定实验,实验结果表明,所提方法可有效减小粗差数据对标定精度的影响。该方法可用于工业机器人标定和校准领域,以提高工业机器人定位精度。