三回转自由度数控主轴结构设计与运动学分析

基于对3R斜交非球型手腕结构的研究和数控机床主轴功能的分析,提出一种具有3个连续回转自由度的数控主轴的概念设计,并用SolidWorks软件建立该主轴的三维模型。用D-H参数法建立该主轴的运动学模型,进行运动学分析和工作空间的分析与仿真。仿真结果表明:该主轴结构紧凑、惯量小、灵活度大,能够实现三维空间的任意姿态,扩大数控机床的加工范围。     

基于预标定的机器人绝对定位误差补偿

文章以LR20型6自由度工业机器人为研究对象,建立了机器人运动学的D-H模型,并在运动学方程的基础上推导机器人微分误差模型。利用激光跟踪仪和配套Spatial Analyzer软件设计运动学标定实验,分区选取100个位姿展开标定,通过采用机器人的预标定来提高参数辨识的准确性。针对标定结果,在Matlab中使用递推最小二乘法进行参数辨识,最后进行二次误差补偿。实验结果显示:按照ISO 9283制定的五点检测标准,绝对定位精度能够达到0.5mm,最大值不超过1mm,平均提高了67.12%。表明该方法较为准确、有效。     

ＳＶＤ分解在口腔手术机器人手眼标定中的应用

口腔手术机器人手眼标定精度直接影响口腔手术机器人的工作精度。针对固定视点的口腔手术机器人,提出一种基于SVD分解的手眼标定算法,该算法无需采集姿态信息。通过纯平移运动,采集若干对坐标点计算旋转矩阵,而后通过纯旋转运动,采集若干对坐标点计算平移向量,从而完成手眼标定。在双目视觉位置定位精度为0.12 mm、机器人位置定位精度为0.1 mm、两者姿态定位精度均不定的条件下,实物实验结果表明：该算法标定平均误差的旋转部分在4 mrad以下,平移部分在0.411 mm以下,可满足口腔手术机器人手眼标定的精度要求。     

基于双目视觉和距离误差模型的工业机器人运动学参数标定方法

基于距离误差模型的标定技术,建立机器人末端距离误差与机器人运动学参数误差间的模型关系,避免了标定过程中坐标系的转换误差,能显著提高标定精度。视觉测量技术具有测量精度高、非接触性、实时性强等特点,与传统的机器人末端测量手段相比,具有成本低、操作简单等优势。研究一种将距离误差模型与视觉测量技术相结合的机器人标定方法,用于提高工业机器人特定工作空间的精度。采用双目视觉系统,将相机外置于机器人进行测量。基于距离误差模型进行机器人参数标定,利用标定结果进行运动学参数补偿。结果表明:特定标定工作空间内的距离误差都有所改善;在标定轨迹上,绝对距离误差的平均值从0.279 9 mm减少为0.104 4 mm,非标定轨迹的误差降幅高达50%以上,验证了该方法的可行性。     

机器人视觉定位精度的灰色评定方法研究

在不确定性动态扰动作用下,机器人视觉系统的各个位姿分量会产生不同量级的定位误差。为了量化各位姿分量的误差大小,提出一种视觉定位精度的灰色评定方法。首先,利用P3P特征点建模方法,建立机器人视觉系统的坐标映射模型;然后,利用GM(1,1)模型,分别对摄像机内参标定参数、2D坐标参数、3D坐标参数建立有干扰和无干扰条件下的灰色标准差模型;最后,将高斯噪音误差引入灰色标准差模型中,分析各视觉参数对机器人定位精度的量化影响。实验表明机器人视觉系统的位置精度优于±6mm,姿态精度优于±1.2°。     

工业机器人几何参数混合优化辨识与标定

为了提高串联工业机器人的绝对定位精度,文章提出了基于圆点分析法(CPA)与最小二乘法相结合的机器人几何参数混合优化辨识标定方法。首先利用CPA对机器人模型进行几何参数初辨识,然后以初辨识结果建立机器人几何误差模型,采用最小二乘法优化求解实现精辨识,再通过距离误差来验证标定效果。通过对埃夫特ER10L-C10工业机器人进行辨识标定实验研究,结果表明:采用文中方法对机器人几何参数辨识标定后其绝对定位误差的最大值、平均值和标准差明显小于理论模型和CPA辨识模型的结果,证明文中方法可以有效辨识标定机器人模型的几何参数,提高机器人的绝对定位精度。     

基于预标定基坐标系及MIEKF算法的工业机器人标定方法

为了提高工业机器人的绝对定位精度和标定效率，提出一种基于预标定基坐标系及改进迭代扩展卡尔曼滤波(MIEKF)算法的运动学标定方法。该方法的优点在于用采集的位置数据进行基坐标系和工具坐标系预标定，节省两者拟合的时间。在建立位置误差模型时利用相关系数和复共线性分析去除模型的冗余参数。用MIEKF算法辨识模型的几何参数误差。通过实验对比验证，机器人经补偿后的绝对定位精度提高了88.07%。     

基于系统辨识与变步长标定的调高器复合控制

电容调高器工作时,电容-编码器值标定表的拟合度极大地影响了位置闭环控制的质量,同时,凭经验对控制器参数进行调整费时费力,效果也往往不是最优的。针对以上两个问题,对传统均匀步长标定法进行改进,提出了变步长标定法,根据电容值变化幅度大小自行分配标定点数;其次,结合系统辨识和零极点配置的方法对调高器控制系统的数学模型进行研究,在此基础上寻求匹配度最优的PID参数,并和前馈构成复合控制。结果表明,变步长标定法能得到拟合度更高的标定曲线,在反馈+前馈的复合控制下,调高器在0～1 mm的跟随高度中达到了5μm的定位精度,实现了激光切割头的快速定位和高精度控制。     

一种六自由度机器人运动参数标定方法的研究

针对六自由度机器人定位精度问题,在机器人运动学误差模型的基础上提出运动学参数标定方法。通过Levenberg-Marquardt算法实现机器人运动学参数偏差的预辨识,将这些辨识的参数偏差的次优值定义为初始个体分量的中心值,并利用差分进化算法完成精确的辨识,进而获得机器人运动学参数的较优值。为验证所提方法的有效性,采用激光跟踪器和数值模拟的方法进行了运动参数标定的实验研究,结果表明：所提出的运动学参数标定方法能显著提高六自由度机器人的定位精度。     

基于GBDT算法的机器人定位误差分级补偿方法

为进一步提高工业机器人的定位精度,提出一种分级补偿的方法以降低几何和非几何因素引起的定位误差。使用遗传算法优化最小二乘法（GA-LS）进行几何参数误差辨识并补偿到机器人运动学模型中,再通过梯度提升树（GBDT）算法对残余非几何参数误差进行预测,并对残余误差进行补偿,最后以UR10机器人为研究对象进行了实验,验证该方法的准确性。实验结果表明：此分级补偿方法能有效提高机器人的绝对定位精度,补偿后机器人的平均定位误差由2.381 mm降低至0.156 mm,定位精度提升了93.4%;均方根定位误差由2.417 mm降低至0.163 mm,定位精度提升了93.2%。实验结果验证了此分级补偿方法的有效性。