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...     

基于随机概率的机器人工作空间及其面积求解

采用随机概率的蒙特卡罗方法得到了平面机器人的工作空间。由于此方法不用对机器人进行逆解计算，也不必直接对奇异值进行计算，所以非常适于工作空间边界曲线的绘制。本文的另一个目的在于扩展一种简单快速的方法，更有效地确定一般平面机器人工作空间的面积。由于工作空间是由一系列的直线或圆弧曲线构成的封闭图形，所以可以采用矢量法对边界点予以表示，并用窄矩形对面积进行近似计算。最后，对一个平面机构的实例进行了面积计算和比较分析。本文介绍的方法不但简单而且在工程中非常实用。     

区间模型结构非概率可靠性度量研究

在掌握的不确定信息较少时,可运用非概率可靠性分析方法进行结构可靠性分析.对基于区间模型的非概率可靠性分析方法进行对比分析,探讨非概率可靠性指标、非概率集合可靠度和非概率安全可能度等非概率可靠性度量之间的关系,研究非概率集合可靠度的性质和计算方法.在结构应力—强度发生干涉时,建议采用非概率集合可靠度进行可靠性分析,并给出几种常见的应力—强度组合时非概率集合可靠度的计算方法.最后通过算例验证分析结论.     

利用激光跟踪仪对机器人进行标定的方法

提出一种简单的利用激光跟踪仪和线性方程最小二乘解对机器人进行标定的方法。通过将机器人运动学方程线性化,建立机器人末端凸缘盘位置误差与连杆D-H参数误差的关系方程。利用激光跟踪仪确定机器人的基坐标系,并通过圆周法求解每个关节电动机的直线方程,进而可以求得机器人的连杆扭角。通过激光跟踪仪测量机器人目标点的坐标值,并通过串口获得机器人6根轴的角度值建立标定方程。通过求解此方程,获得机器人的实际D-H参数,并将此参数应用于修正系统的运动学模型,能够提高机器人的绝对精度。最后对解算过程中的误差和原因进行说明,并对机器人的误差原因进行分析,指出标定过程中需要注意和改进的几个问题。     

基于最小二乘法的关节机器人定位精度标定方法

关节机器人的定位精度标定通常需要建立复杂的数学模型,本研究提出一种关节机器人定位精度标定方法,旨在简化标定过程中的复杂计算.将相机置于关节器人末端,垂直于相机光轴的平面上放置靶标,在关节转动过程中采集各测量点的靶标图像,然后利用图像算法识别各测量点靶标的成像情况,应用最小二乘法求解关节的转动误差分布情况.通过对机器人的...     

机器人工作空间配置的可靠性规划

机器人工作空间是机器人运行控制的一个重要指标。本文依据动作可靠性的基本概念 ,结合机器人动作可靠性评价的基本要求 ,建立了机器人运动误差分析模型。基于针对机器人工作空间配置的数学描述 ,给出了机器人工作空间配置的可靠性评价方法与规划策略。运用一个 4自由度机器人工作空间规划分析的实例说明 ,机器人工作空间配置的可靠性规划 ,是全面完善系统性能的一个有效途径。     

基于空间插值的工业机器人精度补偿方法理论与试验

随着工业机器人技术的不断发展,机器人在工业领域得到了越来越广泛的应用.针对机器人普遍存在重复定位精度高、绝对定位精度低的特点,提出一种改进其绝对定位精度的方法.以D-H运动学模型为基础建立机器人坐标系,并综合考虑机器人各关节参数引入的误差,建立机器人的位姿误差模型.利用该误差模型,通过分析相邻两点间定位误差之间的内在关联提出了定位误差相似度的概念,并在此基础上提出一种基于空间插值的工业机器人精度补偿方法.利用KUKA机器人对提出的精度补偿方法进行验证,试验结果表明,补偿前机器人的绝对定位精度为1～3mm,补偿后它的绝对定位误差的最大值为0.386 mm,平均值为0.156 mm,较未补偿前有了近一个数量级的提高,从而证明了该方法的可行性和有效性.     

非接触式测量机器人的自标定研究

介绍了一种新型的测量机器人.该系统以串联机械手作为主体,激光位移传感器为测量探针,对球壳类、回转类部件的几何尺寸、表面缺陷进行非接触、高精度测量.针对该测量系统的特点,提出了一种新的自标定方法来识别机器人的运动学参数,并设计了专用的实物基准.该方法将机器人相对于基坐标系的关节位移分成两部分:相对于参考位形的关节位移和参考位形相对于基坐标系的关节位移,将后者和其它常值参数引入到误差模型.使用该方法不需要测量机器人相对于基坐标系的关节变量的值,不需要外部的测量系统,简便易行.仿真和实验均证明该方法是可行的.     

机器人逆标定方法研究

在分析传统机器人位姿标定方法的基础上,提出了一种新的机器人标定方法:基于神经网络的逆标定方法。这种标定方法把机器人关节角和相应的误差分别作为前馈神经网络的输入和输出来训练网络,从而实时获得机器人任意关节角的误差值,通过修改关节值来提高机器人的位姿精度。仿真和试验结果均证明了这种方法的有效性。。     

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。     

微装配机器人手眼标定方法研究

在视觉反馈的机器人控制中,手眼系统的标定非常重要,直接影响机器人的作业精度.针对微装配机器人系统操作空间小的特点,提出了一种固定视觉的手眼系统标定算法,该方法通过3个空间点在机械手基坐标系中的坐标,采用P3P位姿测量原理获得相应空间点在摄像机坐标系中的坐标,建立了标定方程组,基于最小二乘法,标定出了手眼系统之间的转换矩阵.该方法无需复杂的辅助设备,标定过程简单.相关实验得到了待标定的手眼系统之间的转换矩阵,验证了该方法的标定精度和有效性.     

管道机器人可靠性分析模糊评判方法研究

基于模糊数学和系统可靠性的理论，提出了一种管道机器人可靠性分析的模糊评判方法，该方法是将机器人分为若干子系统，各子系统可靠性影响因素相同，而每个子系统的因素重要程度模糊子集和单因素评判矩阵不同，这样不仅从评判模型上考虑了各影响因素的不同作用，而且在方法上考虑了各影响因素对不同子系统的不同作用程度，因此更具有综合的特点。     

机器人工作空间求解的蒙特卡洛法改进和体积求取

针对传统的蒙特卡洛法求解机器人工作空间时精确度不够的问题,提出了一种改进的蒙特卡洛法。用传统的蒙特卡洛法生成一个种子工作空间,基于标准差动态可调的正态分布对种子工作空间进行扩展。在扩展过程中设定一个精度阈值,确保得到的工作空间中每个位置都能被准确的描述。基于得到的工作空间,提出了一种体元化算法求取工作空间的体积,寻找到工作空间的边界部分和非边界部分,通过对边界部分的不断细化,降低了体积求取误差。为了验证算法的有效性和实用性,以九自由度的超冗余串联机械臂为例,对本文改进的蒙特卡洛法和提出的体积求取算法进行仿真分析。结果表明:采样点数量相同时,改进的蒙特卡洛法生成的工作空间边界光滑,"噪声小";得到精确的工作空间时改进方法需要的采样点数仅是传统方法的4.67%;体积求取算法效率较高,相对误差小于1%;求得的工作空间体积可用于评估机械臂性能,为后续机械臂构型优化奠定了理论基础。     

面向操作可靠性提升的复合工业机器人运动规划

复合工业机器人的应用能够有效提升智能制造车间生产效率。而在其运动规划问题中,基于移动平台调整的机械臂初始站姿直接决定了目标任务是否能够可靠执行。为解决以上问题,提出一种考虑机械臂初始站姿的运动规划优化方法。基于前期基础,采用旋量描述和切片表征方法分别解决了复合工业机器人运动学建模和最小避障距离建模问题,为进行轨迹优化提供了模型基础;建立了最小化耗能当量和运动时间的运动规划优化模型,通过考虑初始站姿影响设计了包括移动运动参数、冗余关节角度和机械臂运动参数在内的混合优化变量集,同时考虑运动学约束和避障约束条件保证机械臂运动平稳性和安全性;结果表明,基于规划优化的复合工业机器人具有较高的操作可靠性。     

A multilevel calibration technique for an industrial robot with parallelogram mechanism

This paper presents a multilevel calibration technique for improving the absolute accuracy of an industrial robot with a parallelogram mechanism (ABB IRB2400). The parallelogram structural error is firstly modeled based on the partial differential of the position function of a general four-bar linkage and the linearization of the position constraints of the parallelogram mechanism, the model coefficients are fitted from experimental data. Secondly, an absolute kinematic calibration model is established and resolved as a linear function of all the kinematic parameters, as well as the base frame parameters and tool parameters. Finally, contrary to most other similar works, the robot joint space (rather than Cartesian space) is divided into a sequence of fan-shaped cells in order to compensate the non-geometric errors, the positioning errors on the grid points are measured and stored for the error compensation on the target points. After the multilevel calibration, the maximum/mean point positioning errors on 284 tested configurations (evenly distributed in the robot common workspace) are reduced from 1.583/0.420 mm to 0.172/0.066 mm respectively, which is almost the same level as the robot bidirectional repeatability.     

服务机器人激光测距组件的环境可靠性模型及其定量评价方法研究

服务机器人行业发展迅速,其核心零部件激光测距组件可靠性直接影响整机性能。本文基于服务机器人的应用环境,对激光测距组件工作特性进行研究,建立了测距组件普适的环境可靠性模型及其试验评价方法。以测距精度作为研究对象,以可靠性评价因子R_s作为评价指标,提出了测距组件可靠性函数通用表达式。采用自主搭建的测距精度检测平台,对5种型号的组件样品进行了测距精度环境可靠性试验及定量评价。评价结果显示仅有1款样品的R_s值小于1,表明其环境可靠性水平较高;其他4款样品在防水防尘及盐雾试验后的R_s均大于1,存在失准或失效现象,暴露了产品在设计及应用中的薄弱环节。试验及评价结果进一步验证了环境可靠性模型及其定量评价方法的通用性及可行性。     

一种不完全补偿机器人标定方法

为了避免修改影响机器人逆运动学模型的参数,分析了绝对定位误差的主要来源,以及标定需要保证的前提条件。在此基础上介绍了一种标定方法,该方法利用三坐标测量仪对机器人六个关节分别进行测量,生成六组点云,对每组点云采用最小二乘法拟合平面及圆。根据D-H参数的定义,计算出容易补偿的各参数实际值,并依据计算结果对参数进行了补偿。通过实验证明,该方法有效提高了绝对定位精度,使精度能够满足实际工程需要,而且操作简单方便,实用性强。     

基于二阶锥规划无标定参照物的手眼标定

为了克服传统机器人手眼标定方法求解手眼关系及机器人坐标系与世界坐标系方位关系对标定参照物的依赖,提出一种基于二阶锥规划的无标定参照物手眼标定改进方法,并搭建相关实验系统进行验证。首先,利用运动恢复结构算法解算定义在一个尺度因子基础上的相机运动矩阵;然后,引入对偶四元数理论参数化标定方程中的旋转矩阵和平移向量;最后,通过二阶锥规划方法同时求解相机运动矩阵尺度因子、手眼关系及机器人坐标系与世界坐标系方位关系的最优解。仿真和实测结果表明,在没有标定参照物作为测量基准的情况下,标定结果中旋转参数相对误差为3.998%,平移参数相对误差为0.117%。与其他标定方法相比,该方法提高了无标定参照物模式下机器人手眼标定精度,扩展了手眼标定方法的应用范围。     

工业机器人运动学参数标定误差不确定度研究

为研究机器人末端定位不确定度分布规律,采用不确定度误差的评价方法对工业机器人标定方案得到的运动学参数进行了分析.采用基于各轴单独旋转拟合空间曲线的方法,解算获得运动学参数模型.在机器人标定模型的基础上,分析出各项运动学参数标定结果的不确定度.分析了各轴关节转角θ对不确定度的影响规律,并实验研究各轴在标定或者动态测量过程中,测量点数及测量角度等条件对测量不确定度的影响.推导出机器人末端位置误差不确定度的计算方法,并分别以机器人某一固定姿态和固定路径为例,研究了机器人末端位置误差的不确定度.采用激光跟踪仪做为闭环测量设备,实验验证了单轴运动空间曲线拟合方法,可有效地估计在整个机器人工作空间内的运动误差不确定度分布,标定后在x、y、z3个方向上定位不确定度分别为0.356 mm、0.582 mm和0.524 mm.     

通用机器人视觉检测系统的全局校准技术

介绍了基于通用机器人的车身在线柔性视觉检测系统的工作原理和在复杂现场环境下使用激光跟踪仪和测量臂进行全局校准的实用方法。基于测量姿态的全局校准方法利用机械约束将传感器坐标系和靶标坐标系统一起来,实现测量姿态时传感器坐标系与系统基准坐标系的坐标转换。基于机器人运动学模型的全局校准方法利用机器人末端关节位姿可通过正向运动学获知的特点,在现场构建机器人基坐标系,并通过坐标变换获得与机器人运动精度无关的手眼关系,实现了任意姿态时的全局校准。实际测量的结果表明,应用两种校准方法后系统的重复性精度都十分理想,测量装置重复测量标准差和系统重复测量标准差分别为0.07mm和0.13mm,能够满足在线监控白车身加工尺寸变化的精度要求;系统进行坐标测量时的误差分别为±0.2mm和±0.8mm。