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。     

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%。     

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。     

基于六自由度工业机器人的D H模型及仿真分析

针对目前实验室已经开发完成的六自由度机器人,基于D-H模型建立机器人的运动学模型,在MATLAB环境下自行编制了对应的计算机数值计算程序,并进行了仿真模型分析,最后结合具体的机器人实例,对六自由度机器人标准姿态进行本体标定试验,并通过试验结果对比。结果表明:实验室机器人标定后的定位精度与实际精度非常接近,机器人的标准姿态的定位精度有大幅度提高。     

基于工具坐标标定改进的工业机器人零点位置自整定方法

在工业机器人应用过程中更换工具时需要重新标定工具坐标,一般情况下工具坐标通过固定点约束的3点法进行标定,此方式在机器人本身零点位置不准确的情况下往往会得到一个较差的结果。基于3点法中定点约束的原理,提出一种改进的工业机器人零点位置自整定方法,对出厂标定过的六自由度串联机器人,修改其零点位置与工具坐标的标准值产生给定误差,基于空间内一个固定点的约束关系,在已知机器人连杆参数的情况下建立机器人坐标变换模型,取21组机器人关节角与笛卡尔坐标数据作为辨识条件参数,机器人工具坐标与零点位置的偏差作为未知数据,通过最小二乘迭代算法计算出工具坐标与零点位置的偏差数据。将实验对象的整定结果和给定的误差参数进行对比,整定结果基本与给定误差一致,并通过比较自整定前后示教器上的位置显示值之间的误差值,证明了校准算法的可行性。     

斜交非球型3R手腕全参数误差建模与标定实验研究

根据连续3R斜交非球型手腕的结构特征和工作原理,以D-H参数模型为理论依据,建立该手腕的运动学模型和全参数误差辨识模型,并用美国FARO公司生产的Xi型三维激光跟踪仪对手腕几何参数进行标定试验。经标定补偿后,连续3R斜交非球型手腕单轴方向定位精度可达到0.09mm,空间位置定位精度可达到0.104mm,完全可以满足喷涂机器人的工作精度要求。     

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。     

基于双结构光视觉的机器人运动学参数标定方法

为解决机器人因运动学参数误差而导致的绝对定位精度损失,提出一种基于双结构光视觉的关节机器人运动学标定方法,具体研究了双结构光光源配合双目视觉在求取光源发射装置空间位置中的应用、推导了出光源装置位置误差与连杆参数误差的误差方程。通过采集机器人若干末端的机器人坐标系位姿与世界坐标系位姿数据,再基于最小二乘理论求取机器人坐标系与世界坐标系的单应性矩阵,将之后采集的点通过单应性矩阵转换到机器人坐标系下的位姿。再通过误差方程来获取连杆参数误差,并对其真实参数进行修正,从而提高机器人定位精度。最后讨论了该方法在SK-10R关节机器人上进行标定的实验结果,结果表明该方法能实现机器人空间位姿的标定,在低成本的条件下大幅提高机器人的绝对定位精度。     

工业机器人动力学参数的改进遗传算法辨识

为了准确辨识出六自由度工业机器人的动力学参数,提出一种基于改进遗传算法的参数辨识方法。构建牛顿-欧拉机器人动力学模型,明确反映各关节力矩与动力学参数的函数关系;通过改进遗传算法获取优化激励轨迹,并对机器人进行动力学参数的整体辨识,减少关节间耦合作用影响,避免多次识别实验环境不一致而产生的误差。最后采用最小二乘法计算机器人的动力学参数,解决因初始值选择不合理而导致辨识精度受限的问题。实验结果表明：此方法得到的最优激励轨迹能够满足约束条件,缩短优化时间,有效提高动态参数辨识的准确性和有效性。     

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。     

7自由度串联机器人运动学分析

为了保证机器人运动角度精确,以此研究7自由度串联机器人的运动学特性,对其进行正向运动学和逆向运动学的分析。首先,通过旋量理论方法建立该7自由度串联机器人的正向运动学方程。其次,在应用旋量理论得到正向运动学方程的基础上,通过将几何法和位姿分离法两种方法结合用来求解机器人的逆解。最后,将结果在Adams/MATLAB联合仿真进行验证,求解逆解方法的正确性,经过仿真得到运动学角度函数变化曲线以及关节角度变化值,与理论所得到的角度值进行比较分析,结果验证了该方法的有效性和正确性,表明该方法具有精度高、运算量小的特点。     

A systematic optimization approach for the calibration of parallel kinematics machine tools by a laser tracker

Parallel kinematics machine has attracted attention as machine tools because of the outstanding features of high dynamics and high stiffness. Although various calibration methods for parallel kinematics machine have been studied, the influence of inaccurate motion of joints is rarely considered in these studies. This paper presents a high-accuracy and high-effective approach for calibration of parallel kinematics machine. In the approach, a differential error model, an optimized model and a statistical method are combined, and the errors of parallel kinematics machine due to inaccurate motion of joints can be reduced by this approach. Specifically, the workspace is symmetrically divided into four subspaces, and a measurement method is suggested by a laser tracker to require the actual pose of the platform in these subspaces. An optimized model is proposed to solve the kinematic parameters in symmetrical subspaces, and then arithmetical mean method is proposed to calculate the final kinematic parameter. In order to achieve the global optimum quickly and precisely, the initial value of the optimal parameter is directly solved based on the differential error model. The proposed approach has been realized on the developed 5-DOF hexapod machine tool, and the experiment result proves that the presented method is very effective and accurate for the calibration of the hexapod machine tool.     

基于Adam优化算法的双目机器人手眼标定方法

在智能制造领域,视觉机器人应用前景十分广阔。视觉机器人的手眼标定精度直接关系到机器人的后续作业精度。为了进一步提高机器人的手眼标定精度,现提出一种基于Adam优化算法的双目Eye-to-Hand型机器人的手眼标定方法。根据多体运动学理论,建立了6DOF机器人手眼标定数学模型,以Halcon输出的手眼标定矩阵为初始值,采用Adam优化算法对目标函数进行迭代求解,将由优化前后手眼矩阵得到的两组机器人末端坐标系的位姿分别与从示教器得到的位姿作差值,并取Frobenius范数。结果表明:相机标定误差为0.089个像素,优化后的Frobenius范数平均值小于优化前,且一致性好。     

三轮全向移动机器人里程计在线校正方法研究

传统里程计校正方法常使用离线校正手段,在地面环境发生改变的情况下,校正效果较差。为解决上述问题,提高机器人定位精度,以三轮全向移动机器人为平台,提出一种结构简单、鲁棒性强的在线里程计校正方法。该方法通过扩展卡尔曼滤波算法处理传感器数据,以得到机器人的实时位姿信息和速度信息,结合三轮全向移动平台的动力学模型,及时修正里程误差。在V-REP中设计仿真实验,实验结果表明:采用所提方法,校正后的里程精度有了极大改善,并克服了离线校正方法受地面环境影响的问题。在已有实际平台上验证了该算法的有效性。     

A Kinematic Calibration Method for Industrial Robots Using Autonomous Visual Measurement

Several new methods have been developed to achieve practical accuracy for offline programming of robots and its applicability to the real world. In this paper, a new kinematic calibration method is proposed to automatically improve absolute positioning accuracy of robots. Key points of the method include autonomous measurement and the automatic generation of measuring poses. A new visual feedback motion control method of the robot is proposed to achieve accurate measurement. An algorithm is also proposed to improve the condition of measuring poses automatically. The effectiveness of the proposed methods and algorithm was investigated through experiments with actual robots.