一种并联机器人误差综合补偿方法

针对并联机器人轨迹规划和轨迹跟踪过程中,同时存在机构误差引起的期望轨迹与理想轨迹之间的偏差和非线性摩擦、负载变化等扰动因素引起的动态误差,提出一种并联机器人误差综合补偿方法:在轨迹规划过程中,基于并联机器人位姿误差模型将位姿误差补偿转化为驱动杆参数组合优化问题,进而利用粒子群算法寻优驱动杆参数,修正并联机器人期望轨迹;在轨迹跟踪过程中,设计基于自适应迭代学习控制算法的动态误差补偿策略,实现对期望轨迹的有效跟踪。在Stewart平台下基于ADAMS和Matlab进行仿真试验,在轨迹规划和轨迹跟踪过程中,分别修正期望轨迹偏差并补偿轨迹跟踪动态误差,实现并联机器人误差综合补偿。进一步,基于混联机床进行工件加工试验,验证方法对于提高并联机器人工作精度的有效性。     

基于改进粒子群算法的并联机器人运动学精度提高新方法

针对并联机器人在基于给定工作任务进行轨迹规划过程中,存在因机构误差引起的期望轨迹与理想轨迹之间的偏差,由此造成并联机器人运动学精度降低的问题,提出了一种并联机器人运动学精度提高新方法。首先将连续工作任务离散化为满足精度要求的若干理想位姿点,在建立并联机器人位姿误差模型基础上,将机构误差项转化为驱动杆误差;基于种群排列熵模型和粒子速度激活机制改进了粒子群算法,并利用改进的粒子群算法组合优化驱动杆参数,补偿并联机器人位姿误差,进而修正期望轨迹以提高并联机器人运动学精度。通过MATLAB和ADAMS仿真验证了所提出方法的可行性和有效性。     

基于D-H矩阵的2-RPaRSS并联机构位姿误差建模与补偿

针对4自由度2-RPaRSS并联机构,利用D-H变换矩阵法建立了机构运动学及单条支链的位姿误差模型,并由此得到了机构基于各运动副误差(制造误差、安装误差、磨损误差等)的动平台位姿误差模型;运用该误差模型对2-RPaRSS并联机构的进行了误差分析和计算,给出了机构驱动角对动平台位姿误差的影响情况;同时建立了单支链的误差辨识模型,并由NSGA2算法求得了各误差的近似最优解,通过误差补偿使并联机构的位姿精度得到明显提高。     

求十面体变几何桁架机器人位置正解的改进粒子群算法

根据杆长约束条件,给出了求解6-DOF十面体变几何桁架并联机器人机构位置正解的无约束优化模型,并应用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解此优化问题.针对PSO直接在整个解空间内寻优时很难求得全部位置正解的问题,提出了求并联机器人机构位置正解的改进粒子群算法--分区搜索粒子群算法(PSO Based on the Regional Search,PSObRS).数值实例表明,PSObRS能求出并联机器人机构的全部高精度位置正解.     

铰链四杆刚体导引机构综合的区间逃逸粒子群算法

根据杆长约束条件,给出了铰链四杆刚体导引机构近似运动综合的无约束优化模型,并应用粒子群算法(PSO)求解此优化问题。针对PSO直接在整个解空间内寻优时很难求得全部解的缺点,提出了求刚体导引铰链四杆机构近似解的混合智能算法——区间逃逸粒子群算法(EPSObIS)。数值实例表明,EPSObIS能求出近似满足刚体导引要求的铰链四杆机构。     

自适应SA-PSO优化的威布尔混合分布参数估计方法及应用

针对采用传统参数估计方法得到的模型拟合误差较大的问题,建立多重威布尔混合分布参数估计的非线性最小二乘模型,并提出基于模拟退火（SA）思想的自适应粒子群（PSO）算法进行求解。在PSO算法优化过程中,采用自适应方法调整惯性权重和加速因子,加快其收敛速度;引入模拟退火机制,根据Metropolis准则确定最优粒子的取舍,改善其全局搜索能力。将该方法应用到某型柴油机喷油器失效分布的参数估计中,并与图解法、基于Levenberg-Marquardt的非线性最小二乘法、标准PSO算法、自适应PSO算法求解的结果进行比较,分析所提方法的优化性能及精度。结果表明,该方法能够有效提高多重威布尔混合分布模型参数估计的精度和效率。     

平面并联机构位置正解的改进粒子群算法

根据杆长约束条件,给出了求解3-RPR平面并联机构位置正解的无约束优化模型.针对标准粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢等缺点,提出了一种基于新的差异度评价指标的改进粒子群算法--自适应变异粒子群算法.采用自适应变异粒子群算法求并联机构位置正解中的优化问题.数值实例表明,改进粒子群算法能求出全部装配构型,且收敛速度较快、精度较高.     

改进粒子群算法在并联机构位置正解中的应用

由于并联机构位置正解的求解较为复杂,利用了粒子群算法PSO优化此问题,并通过一种基于解空间划分的方法改善了粒子群算法,该算法具有控制参数少、全局优化能力强等特点,解决了传统粒子群算法中早期容易陷入局部极值、后期收敛速度慢等问题。对3-TPT并联机构的运动学正解进行研究,推导出并联机构位置正解的无约束优化模型,利用优化的粒子群算法进行模拟。实验表明,该方法提高了粒子群的整体搜索能力,在自适应的状态下,粒子群算法的收敛较快,精度较高。该研究为并联结构最优化设计及性能分析提供了一定的理论依据。     

基于运动学、刚度和动力学性能的并联机构有序递进三级优化设计及其应用

提出一种基于运动学、刚度和动力学性能的并联机构有序递进三级优化策略,即分别应用遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）、差分进化算法（DE）三种智能算法,以工作空间性能和运动/力传递性能为目标的尺度参数优化方法,又在优化尺度参数基础上,以机构承载刚度和整体刚度为目标进行构件截面参数优化,再在优化尺度参数和截面参数基础上,以动力学灵巧度和能量传递效率为目标进行构件质量参数优化,从而使得机构的尺度、截面及质量参数达到最优。以一种零耦合度三平移一转动（SCARA）并联操作手为例,运用矢量法建立了并联操作手的运动学模型,通过工作空间性能和运动/力传递性能两个运动学指标,优化其尺度参数;运用虚拟弹簧法得到该并联操作手的刚度模型,通过对三维模型的参数识别得到其柔度矩阵,并分析了承载刚度、整体刚度两个刚度性能指标,优化了构件的截面参数;利用动力学普遍方程导出了该并联操作手的动力学模型,通过动力学灵巧度和能量传递效率两个动力学性能指标,优化了构件的质量参数。最终,该并联操作手的运动学、刚度和动力学综合性能达到最优,也得到了一些尺度、截面及质量参数的设计准则。     

具有圆环形类工作空间的二自由度并联操作手的研究

基于分析机构工作空间形状与机构拓扑结构之间的关系,设计了一种具有环形类工作空间的二自由度并联操作手,推导出其运动学正反解,分析了其工作空间的形状及运动奇异性;利用matlab确定了该机构执行器在实现平面曲线的轨迹规划;建立了误差精度分析模型,得到了杆长误差及运动副间隙对末端执行器的误差影响规律,为该机构的进一步设计、制造及应用提供了理论基础。     

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。     

并联机床不同位形下的运动精度评价指标

以6自由度6TPS型并联机床为模型,推导出机构输入和输出的误差传递方程,分析了单个支链和整个系统的误差传递情况。利用雅可比矩阵的奇异值分解,得到影响位形精度的三个误差敏感性指标,即误差综合敏感度、误差绝对敏感度和误差方向敏感度。定义了综合误差系数和综合误差度,并以此作为评价不同位形运动精度的指标。最后,利用一台实际的并联机床,对不同加工轨迹的运动精度进行了评价,确定最优的加工轨迹。     

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...     

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...     

AGV路径规划与偏差校正研究

针对AGV(Automated Guided Vehicle)行走不平滑的问题,在研究路径对AGV行走性能影响的基础上,建立AGV几何模型,并对其进行运动学分析,结合Bezier曲线的特点和优势,运用改进的粒子群优化(improved Particle Swarm Op-timization,improved PSO)...     

平面并联机器中变值几何参数的误差补偿方法

针对平面并联机器运动学标定无法补偿的变值几何参数误差,提出一种标定后误差的线性预估实时补偿方法。该方法提前由测量仪器测量出部分机器终端误差修正值,在机器运行时,数控程序将实时调用这些误差修正值,并预先由直线插值线性计算出机器终端所到位置的误差修正值,并将这些计算出的误差修正值提前补偿到位置目标指令中,从而达到提高精度的目的。该方法简洁高效、工程实用性强,可广泛适用于少自由度并联机器。