模块化六自由度机器人运动学标定与实验研究

针对自主研发的模块化六自由度轻载搬运机器人,使用激光跟踪仪并采用直接标定法进行了运动学标定与实验研究。采用D-H法构建了机器人连杆坐标系和机器人运动学模型,并运用微分变换的方法建立误差模型。通过激光跟踪仪测量机器人末端位置,将其与运动学模型求解得到的机器人末端位置进行比较,验证了误差模型的正确性。然后将误差模型计算得到的机器人连杆参数误差在机器人控制系统软件中进行修正。最后利用激光跟踪仪测量机器人的关节转角间隙误差,将误差值转换成脉冲数并在软件中进行补偿。机器人运动学标定实验表明,使用激光跟踪仪进行连杆参数误差补偿和关节转角间隙误差补偿可以明显的减小绝对定位误差,绝对定位误差降低了69.6%,定位精度有了明显的提高。     

机器人定位精度标定技术的研究

机器人末端位姿的精度依赖于各连杆几何参数的精度。为了提高机器人的位姿精度,需要对机器人进行标定,为此必须研究机器人运动学模型的建立方法。基于MDH模型和微分运动学,识别出机器人的各个连杆几何参数误差对机器人位姿精度影响程度,并结合最小二乘算法,对机器人的定位精度进行修正。实验表明,该方法适合对机器人几何参数误差的标定,并且能够提高机器人的综合性能。     

融合加权SVD改进算法的工业机器人运动学标定

针对环境或人为因素引入的测量粗差对测量坐标系和机器人基坐标系的转换存在较大影响的问题,对奇异值分解(SVD)算法进行了改进,并将其应用于机器人运动学标定中。以ABB-IRB2600型机器人为研究对象,建立修正型D-H(MD-H)运动学模型和误差模型;通过激光跟踪仪测量得到机器人末端靶球位置坐标,在SVD算法中,根据补偿前位置误差大小对测量数据重新分配权重,转换测量坐标系和机器人基坐标系;使用Levenberg-Marquart(L-M)算法进行了误差参数辨识,并在Matlab中对机器人25个运动学参数进行了仿真补偿。仿真和实验结果表明,加权SVD算法稳定性更优,能够减小测量粗差影响,经标定后机器人的平均绝对误差降低了65.10%,均方根误差降低了65.85%,其绝对定位精度得到了明显提高。     

轴线测量与迭代补偿的机器人几何参数标定

为了提高串联工业机器人的绝对定位精度,提出了采用轴线测量与迭代补偿相结合的工业机器人几何参数标定方法。首先利用激光跟踪仪测量机器人单轴运动的轨迹,将所测轨迹点通过空间投影计算各轴线的位置;然后根据机器人模型参数的几何定义提取机器人模型的实际参数,并采用基于距离误差的迭代补偿方法进行参数标定效果验证。对埃夫特ER10L-C10工业机器人进行标定实验研究,结果表明:机器人绝对定位误差的最大值、平均值和标准差分别从补偿前的4.215、1.932和1.437 mm减小到补偿后的2.979、1.015和1.031 mm,该方法能够简单快速标定出机器人模型的实际几何参数,有效提高了机器人的绝对定位精度。     

基于距离精度的测量机器人标定模型及算法

对机器人绝对位置误差进行检测和补偿时,通常要涉及到测量系统坐标系与机器人基础坐标系间的坐标变换,由于这个变换很难精确测定,从而导致测量机器人的绝对位置精度降低.为了克服这一情况,可改用空间两点间的距离精度来衡量机器人的绝对位置精度,这样可简化测量过程.利用距离精度的定义,建立了机器人的距离误差模型,该模型可以避免坐标转换带来的误差,降低对测量系统的精度要求.同时,激光跟踪仪测试技术的应用,使得机器人的位姿测量变得非常容易.最后给出了此模型及算法在IRB2400机器人上的应用实例.     

精密小型Hexapod并联机器人标定实验及精度分析

为了提高精密小型Hexapod并联机器人的运行精度,对机器人进行了标定实验及精度分析.推导了Hexapod机器人结构参数的误差模型、设计了标定步骤和算法,并在三坐标测量机上对机器人进行标定实验;从机构角度对Hexapod机器人的间隙误差来源进行了分析,并推导了间隙误差对机器人位姿误差的映射关系数学模型;推导并分析了计算过程中最小二乘误差、牛顿-拉普森迭代误差的数学模型,分析了机器人结构参数的辨识精度.标定实验结果表明：经过误差补偿,机器人位姿坐标的最大位移误差由0.267 6 mm降为0.010 5 mm;最大转角误差由0.006 8 rad降为0.001 1 rad.Hexapod机器人标定及精度分析方法对于开发精密型并联机器人具有参考价值.     

柱坐标系测量机的温度误差补偿的研究

针对柱坐标系测量机在旋转体零件检测中温度影响问题,提出了一种温度误差补偿方案,通过双向测量获得测量轴的偏移和倾斜参数,对原始测量数据进行修正,计算出工件的尺寸和形位误差.实验证明,修正后的测量误差从0.055mm降低到0.015mm,长期稳定性得到提高.     

基于视觉辅助定位的机械臂运动学参数辨识研究

标定机器臂的运动学参数可以有效提高机械臂的绝对定位精度。针对一般平面约束标定方法往往通过手动示教获取测量数据,效率低,提出一种基于视觉辅助定位约束平面的机械臂运动学参数辨识方法。为了弥补双目视觉视场范围狭小的弊端,在约束平面上粘贴3个靶点,以此将对平面的定位等效成对靶点的定位。应用双目视觉系统提取靶点中心并进行立体匹配,得到靶点在机械臂基坐标系下的三维位置信息;同时构建靶点坐标系,以此规划出按一定规律分布的约束点;为了进一步提高标定精度,建立双平面约束误差模型,通过两垂直平面上任意非共线的3个点得到一系列法向量,每一对法向量的数量积为0,即增加了约束方程;利用机械臂对相互垂直的两约束平面自动进行接触式测量,通过改进的最小二乘法辨识出真实的运动学参数误差。实验结果表明,基于双平面约束误差模型,修正运动学参数后,机械臂绝对位置精度由1.234 mm提高到了0.453 mm。该方法实现了数据的自动化测量,大大提高了标定效率,为机械臂批量标定提供了参考,具有工程意义。     

基于标准球距离约束的工业机器人参数标定

针对工业机器人绝对定位精度偏低,在工业应用中受到一定的限制的问题,提出了一种新型基于标准球距离约束的工业机器人参数标定方法。首先采用MDH模型建立机器人运动学模型;其次将接触式测头安装在工业机器人的末端法兰盘上,搭建了一个三角标定平台,平台上刚性连接了3个直径为25.4mm的标准球,每2个球之间的理论的球心距为300mm,用接触式测头分别探测3个标准球面上的点,并记录相应关节角的值;最后,通过最小二乘拟合得到标准球的球心坐标,与三坐标测量机测得的实际球心距进行距离约束,并采用Levenberg-Marquardt算法求得运动学参数误差。共进行5个平台方向的实验,并用另外5个平台方向的数据进行误差补偿验证。实验结果表明:平均球心距偏差从2.6812mm减小到0.5694mm,标准偏差从0.6738mm减小到0.1407mm。     

新型3-RRC并联机器人机构精度分析

 根据三平移并联机器人机构运动学位置反解,利用微分理论建立了该并联机器人机构的精度模型。通过计算机仿真,分析了主动副的转动误差、结构参数误差和位姿变化对机器人机构精度的影响,为该机器人机构实际误差补偿与控制提供理论依据。