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。     

六自由度工业机器人本体标定实验的研究

目前六自由度工业机器人普遍具重复定位精度较高,但绝对定位精度较低的特性,所以为了提高离线编程的精度,需要通过运动学建模、实际测量、参数辨识、误差补偿四步进行机器人本体标定。文中在概括总结现有的工业机器人本体标定技术的基础上,运用MATLAB进行运动学仿真建模,Leica AT960绝对激光跟踪仪系统进行实际测量,SA软件实现参数辨识,外部控制器进行关节补偿,完成本体标定实验。并在此基础上,按照GB/T12642-2013进行标定前后机器人位姿特性检测,通过Robot Check软件处理检测数据,对比前后结果,验证了本体标定实验。     

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。     

新型六自由度并联机器人精度分析

精度设计是机器人误差标定技术的重要手段。本文结合新型六自由度并联机器人的结构特点,在误差概率分析与蒙特卡洛法的基础上,建立铰链间隙影响下的机器人实际误差模型,并且应用此模型进行精度分析。为新型六自由度并联机器人的精度综合提供了理论依据。     

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。     

基于光学坐标测量机的STEWART机构标定研究

为提高大型Stewart机构的定位精度,建立了误差模型并提出了基于光学坐标测量机的标定方法.仿真和试验研究表明,本方法姿态测量过程简便,算法的收敛速度快,系统的定位精度明显提高,为Stewart机构的标定提供了一种解决方案.     

改进的机器人视觉与传送带综合标定方法

传统六自由度机器人视觉与传送带的标定方法一般忽略了相机畸变的像素偏差和设备安装过程中的角度偏差,使得传送带上的目标难以精确定位。针对传统标定方法的局限性,提出一种高精度机器人传送带与视觉的综合标定方法。在校正相机径向与切向畸变以及安装角度的基础上,构建机器人坐标系中物体的位移及其在图像坐标系下位移的比例关系,在传送带标定过程中,应用此比例关系,通过设置像素坐标误差阈值的方法校正机器人坐标与传送带坐标系的关系。改进后的标定方法灵活性强,实验结果表明:该方法定位精度有较大的提高。     

带连杆六自由度并联机器人位姿反解方法研究

六自由度并联机器人的位置反解是构建机器人姿态闭环控制的关键技术。将缸体固定,由轻量化连杆传递运动可降低液压缸运动的惯性力和铰接处摩擦力。传统的运动学反解办法不适用于带连杆的并联机器人。通过建立连杆局部坐标系的方法求取变换矩阵,进而求得带连杆六自由度并联机器人的位置反解方法。并利用ADAMS搭建虚拟样机模型检验算法的准确性。     

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。     

焊缝三维信息计算精度分析及试验方法

双目视觉技术模拟人双眼观察世界的功能,在焊接领域可用来模拟焊工对焊件的观察,计算焊缝的三维信息.将两台工业摄像机安装在弧焊机器人末端形成手眼系统是双目视觉在该领域的典型应用.文中建立了视觉误差分析模型,分析了视觉系统配置对视觉计算的影响,被检测焊缝在有效视场内的摆放姿态及其与传感器相互位置对精度的影响,在理论分析的基础上设计试验验证了理论分析的结果.分析并试验验证了机器人精度包括其本身的重复精度和工具中心点标定精度对计算结果的影响.结果表明,机器人重复定位精度对视觉计算的影响标准误差不大于0.3 mm;而当工具中心点标定误差大于1 mm时,需要对机器人进行重新标定.     

六自由度医用摆位机器人机构设计与研究

针对固定束重离子治疗室精确放疗需求,设计了一种六自由度医用摆位机器人,提出其机构设计方案,并建立虚拟样机模型。避免利用传统Denavit-Hartenberg(D-H)参数法对机器人进行运动学建模时的缺陷,引入了一种基于李群刚体运动特殊欧式群和旋量理论构建摆位机器人运动学模型的方法;基于所建立的运动学模型,对医用摆位机器人机构件碰撞干涉、工作空间、束流辐照范围进行仿真研究。结果表明:所设计的六自由度医用摆位机器人能满足在连续空间内精确运动和定位的条件,且能很好地满足较大范围内多方向束流辐照的需求。     

基于单目视觉的工业机器人拆垛系统设计与实验

基于单目视觉提出了工业机器人拆垛系统构想。为实现工业机器人视觉拆垛系统中机器人精确运动控制与工件位姿识别,运用D-H位移矩阵法建立了机器人运动学模型,得到机器人末端相对机器人坐标系的位姿信息。基于形状模板匹配法提出目标图像识别算法,得到各个目标图像在相机坐标系下的位姿信息;将三维视觉模型与机器人运动学模型进行信息融合,建立机器人视觉拆垛控制系统数学模型。基于CCD工业相机、4-DOF工业机器人搭建视觉定位抓取实验系统。通过对空间目标进行抓取的实验,验证基于单目视觉的工业机器人拆垛系统的正确性、精确性、鲁棒性。     

柔性再制造修复系统及标定技术

介绍了一种柔性再制造修复系统原型,利用基于立体视觉技术与结构光技术的手持式扫描仪和基于6自由度机器人技术的焊接修复机器人,搭建系统工作平台。介绍了现场两步法标定步骤,通过至少3个不同姿态和辅助平面来标定焊枪位姿。利用扫描过程中使用的定位标记点的固定特性完成了扫描系统坐标系与焊枪修复机器人坐标系之间的标定。在标定完毕的系统上,对A3钢板进行等离子焊接修复,得到其多层多道的快速修复成形表面平整度低于0.5 mm,从而验证了系统的可靠性和有效性。     

机器人铣削加工让刀误差建模与分析

在机器人切削加工工艺过程中,让刀误差是影响切削加工精度的重要因素之一。以球头铣刀铣削加工为研究对象,视其为准静态运动过程,根据机器人静弹性力学模型和球头铣刀切削力模型,建立了机器人切削过程的让刀误差数学模型。同时,提出了一种基于基因遗传算法的刀具姿态优化方法,以减小切削过程的让刀误差。最后,通过仿真分析了切削参数、刀具姿态和机器人刚度等因素对让刀误差的影响,验证了刀具姿态优化方法的可行性。     

Al元素对Zn-Al钎料钎焊2A01铝合金性能的影响

研究了Al元素对Zn-Al钎料钎焊2A01铝合金性能的影响.钎料润湿性试验结果表明,随着钎料中Al元素含量的增加,钎料在2A01铝合金表面的铺展性能提高,Al元素含量为12%(质量分数)时,铺展面积达到最大,继续增加钎料中Al元素含量,铺展性能降低.钎料中Al元素含量在8%~15%范围内时,钎料均具有良好的铺展性能.钎焊接头力学性能试验结果表明,随着钎料中Al元素含量的增加,钎缝中铝基固溶体强化相数量增加,对接钎焊接头强度提高,钎料中Al元素含量为8%时,钎焊接头强度达到最高,继续增加Al元素含量,钎缝中的枝状共析组织变得粗大,与其周围组织容易产生应力集中,萌生裂纹,对应的钎焊接头强度降低.综合考虑钎料的铺展性能以及钎焊接头力学性能,92Zn-8Al钎料钎焊2A01铝合金性能最佳.     

考虑位姿变换的钻铆工业机器人刚度寻优

针对航空航天飞机蒙皮壁板等大尺度构件自动钻铆加工中工业机器人刚度较低、加工精度差的问题,以KUKA KR600 R2830型工业机器人为例,通过调整工业机器人加工位姿的方式进行刚度优化。建立所选型号工业机器人运动学模型,在此基础上建立刚度模型并通过刚度辨识实验求解工业机器人各关节刚度;采用蒙特卡洛法绘制工业机器人作业空间并结合刚度性能评价指标在工作空间基础上绘制刚度云图,表征机器人刚度性能分布;结合参数优化后的模拟退火算法求解机械臂刚度最优位姿及当前位姿下的关节角;最后利用仿真及实验进行验证,证明刚度最大位姿的有效性。此方法可为高精重载工业机器人的加工稳定性研究提供思路和指导,提升6R工业机器人钻铆质量。     

基于Kinect V2.0的6自由度机械臂控制系统的实现

机器人控制技术的不断发展,人与机器人之间的交互方式正朝着方便、快捷的方向发展。为了实现机器人控制的便捷性,采用自然用户界面(NUI)交互方式,设计了一种基于Kinect V2.0体感传感器的6自由度机械手臂控制系统;该控制系统以VS2015+Kinect SDK2.0为编程环境,编制控制程序;以Kinect V2.0骨骼数据控制6自由度机械手臂;使用人体肩、肘的旋转角度和抓手动作,分别来控制机械手臂的6个关节;通过串口通信方式,以Arduino为下位机硬件核心,验证了该方法的有效性。实验表明,此基于NUI交互方式的控制系统能有效且快捷地控制机械臂进行物体的抓取。     

六自由度机器人的运动学分析及码垛轨迹规划

现如今生产过程中的码垛场景多为专用的四自由度码垛机器人,通用性和灵活性较差。为提高码垛过程中机器人的通用性和灵活性,实现六自由度串联机器人的码垛,根据改进D-H法,在UR5机器人各关节末端建立固连坐标系,推导出UR5的正运动学变换矩阵及逆运动学各关节表达式。使用梯形速度控制,确定了码垛过程中直线轨迹部分的运动规律,得到了码垛过程中圆弧轨迹部分的坐标转换关系及机器人末端运动过程。在空间中规划出码垛时机器人末端轨迹,并进行仿真。绘制了各关节运动曲线,表明机器人在码垛过程中轨迹平滑,运行平稳,对六自由度串联机器人的码垛研究具有参考意义。