一种基于工具坐标系的机器人运动学参数标定方法

机器人末端执行器位姿误差在基础坐标系中表示时,误差模型中包含姿态误差与位置矢量的乘积项,影响了参数标定识别精度。以工具坐标系为参考系,给出一种基于指数积公式包含关节约束条件的机器人位姿误差标定模型,避免了姿态误差与位置矢量的乘积项对参数标定识别精度的影响。以UR5机器人为标定对象,采用LeciaAT960-MR激光跟踪仪为测量设备,进行参数标定试验。试验结果表明,经参数标定后UR5机器人位置误差模和姿态误差模的平均值分别减小了91.07%和89.16%。     

机器人实际几何参数识别与仿真

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。讨论了运动学模型的建立方法,基于修正的ＤＨ模型和微分变换关系推导出机器人实际几何参数识别的全部公式。该方法要求测量各关节角的码盘数值和机器人的基坐标系下的位姿。     

3RPS并联机构的运动学误差建模及其分析

为了提高XYZ-3RPS六轴卧式混联机床的运动学精度,建立了3RPS并联机构的运动学参数误差模型。首先对3RPS并联机构的几何误差源进行了分析。然后基于闭环矢量微分法建立了3RPS并联机构包含铰点位置误差、转动副轴线方向误差、驱动支链零位杆长误差等27项结构参数误差对末端位姿误差的映射模型。最后设计了仿真实验,利用ADAMS的虚拟样机技术,获取机构实际末端位姿误差。通过与误差模型的结果对比,验证了所分析的27项结构参数误差设定值在（0.1～0.2）mm的范围内,误差模型的位置误差求解精度大于0.01mm,姿态误差求解精度大于0.01°。进一步的数值验证表明,误差模型的精度会随着结构参数误差值的减小而显著提高,为3RPS等少自由度并联机构的误差建模和运动学标定提供理论依据。     

基于单目视觉的并联机器人末端位姿检测

高效、准确地检测机器人末端位姿误差是实现运动学标定的关键环节。提出一种基于单目摄像机拍摄立体靶标序列图像信息的末端执行器6维位姿误差辨识方法,构造具有平行四边形几何约束的四个空间特征点,并以平行四边形的两个消隐点为约束,建立空间刚体位姿与其二维图像映射关系模型,实现末端位姿的精确定位,然后以Delta高速并联机器人为对象,进行了运动学标定试验,验证该方法的有效性,为这类机器人低成本、快速、在线运动学标定提供重要的理论与技术基础。     

一种模块化机器人的标定方法研究

对一种可重构模块化机器人系统进行定位精度标定方法研究。采用装配映射矩阵描述任意给定的模块化机械臂组成模块间的装配关系,并根据装配信息自动生成指数积形式的运动学模型。根据指数积公式中关节旋量坐标的理论值和实际值之间的伴随变换关系将运动学模型改写成包含关节约束条件的等价形式。对运动学方程取微分得到机械臂末端定位误差与关节旋量误差及零位位置误差间的线性化模型。给出了一种基于最小二乘法的运动学参数标定模型及其生成方法。通过程序生成一种5自由度模块化机械臂的标定模型并采用激光跟踪仪作为测量设备进行运动学参数标定试验。试验结果表明标定过程能够快速收敛到稳定值。测试结果表明经参数标定机器人的平均定位精度提高了近4倍。     

基于机构精度通用算法的机器人位姿误差分析

在Denavit-Hartenberg参数法建立的机器人末端位姿变换方程的基础上,利用机构通用精度算法建立了机器人末端位姿误差模型。通过矩阵运算,建立了机器人末端位姿误差与各杆件运动学参数误差之间的函数关系式。在SCARA机器人上的实验表明,用此方法建立的误差模型进行误差标定和补偿,可以提高机器人的定位精度。     

一种基于位姿反馈的工业机器人定位补偿方法

为了提高工业机器人的绝对定位精度,提出了一种基于末端位姿闭环反馈的机器人精度补偿方法。该方法通过激光跟踪仪测量实时跟踪机器人末端靶标点的位置来监测机器人末端的位姿,并通过对靶标点的实际位置和理论位置进行匹配获得机器人末端的位姿偏差。工业机器人系统与激光跟踪测量系统通过局域网进行数据通信,并根据位姿偏差数据对机器人末端的位姿进行修正。最后通过实验对基于末端位姿闭环反馈的机器人精度补偿方法进行验证,实验表明,经过位姿闭环反馈补偿后机器人末端位置误差最大幅度可以降低到0.05mm,姿态误差最大幅度可以降低到0.012°。     

工业机器人运动学逆向建模

针对工业机器人在缺乏运动学参数的情况下,进行机器人运动学逆向建模的研究,给出了机器人机座坐标系位置及杆件参数的识别方法,建立了机器人的运动学方程。并分析了计算的末端位姿与示教器显示末端位姿存在的偏差,指出从机器人示教器上读出的关节转角数据存在舍入误差,采用遗传算法分别以位置误差和位姿误差为目标函数进行了辨识。辨识结果表明,以位姿误差为目标函数来辨识关节转角误差的辨识结果是准确的。试验结果表明,提出的机器人运动学逆向建模方法是有效的。     

穿刺机器人本体标定实验研究

使用指数积方法建立了穿刺机器人正运动学模型,在此基础上导出了只需机器人末端位置数据的线性误差模型。根据误差模型特点,设计了简便有效的末端位置标定方案。实际标定实验结果标明,使用此种标定方法能使穿刺机器人在手术常用工作空间内的末端位置精度提高50%以上。     

工业机器人位姿误差空间IDSW插值补偿方法研究

探讨了工业机器人误差模型及位姿误差补偿的现有方法;对基于空间插值的补偿方法进行研究,提出机器人位置和机器人位姿误差两者之间的高度相关性是插值补偿法有效的先决条件;对利用微分法建立的机器人位姿误差模型进行研究,得到在机器人末端姿态不变时任意两点的位置误差的差值和姿态误差的差值分别与该两点位置差值呈高度线性关系;提出一种基于均匀数据场的空间IDSW(反距离平方加权)插值算法的机器人位姿误差补偿方法,并设计对比实验,仿真验证了本文所提出方法的有效性。     

基于BAS-PSO算法的机器人定位精度提升

鉴于工业机器人的精度性能无法满足高端制造领域的要求,研究了机器人定位精度提升方法,阐述了基于位姿微分变换的运动学误差模型和基于坐标误差传递的运动学误差模型的构建方法,提出了一种基于BAS-PSO算法的运动学参数辨识方法,并通过实验对比分析了不同运动学误差模型的精度。实验结果表明,基于BAS-PSO算法辨识后TX60机器人的平均综合位置/姿态误差分别从(0.312 mm,0.221°)降低为(0.093 8 mm,0.044 2°);而基于正运动学模型直接辨识后机器人的平均位置误差和平均姿态误差分别为0.097 5 mm和0.098 6°。本文提出的BAS-PSO算法具有较好的辨识精度和收敛速度,直接利用正运动学模型辨识的机器人运动学参数具有更好的辨识稳定性和精度。     

机器人加工误差分析及提高加工精度的方法

机器人本体误差和工具误差最终都传递到工具末端形成加工误差,为提高加工精度,对机器人本体进行各类误差的解耦标定,再标定安装于机器人末端的工具。利用轴旋转法对机器人本体进行标定,并分析初始零位值对机器人几何参数标定精度的影响。采用新MDH法建立运动学模型,对位置和姿态关节进行解耦,利用解析法求取位置关节角,用牛顿迭代法求取姿态关节角。在工具标定时,建立机器人加工装备的数字化模型,利用实际装备与数字化装备的映射一致性,求取工具的安装与制造误差。采用新MDH法可方便设置基坐标系,易于计算初始零位值。实验结果表明,初始零位值补偿后,机器人本体和工具标定后的轨迹精度可以达到0.28mm。     

基于PSO算法的工业机器人绝对距离自标定方法

为了提高工业机器人的定位精度,提出一种自标定算法,首先采用D-H参数模型对机器人进行建模,分析并建立D-H参数误差与机器人末端误差的函数,再设计一个可旋转的标定平台,使机器人去探测不同位姿下的标定平台上的两个标定点,最后采用PSO算法对不同位姿下标定平台两点间的绝对距离来实现对机器人D-H参数误差的辨识。该方法标定过程简单,数据获取方便,并且不依赖于高精度测量仪器。经实验证明,标定后位置精度提高了10倍以上,均方根误差相较于标定前有数量级上的提升,说明机器人标定后,各项误差与机器人实际误差高度一致,从而保障了机器人工作过程的精确性。     

基于运动学的质量特性测量误差补偿方法的研究

针对某大尺寸飞行器质量特性测量设备,利用运动学原理对测量结果进行误差补偿,提高其测量精度。根据D-H模型建立机械结构的运动学方程,分析机械结构的几何参数误差对测量结果的影响。在标定几何参数时,对一些能够精准测量得到的参数,忽略其微变化量,在简化标定方程的同时,方便了参数误差的解算。为提高标定效率,利用粒子群(Particle swarm optimization,PSO)算法对标定位姿进行寻优,分析并建立标定姿态与观测指标函数之间的关系,确定当观测指标函数取最大值时对应最优的标定姿态。标定试验结果表明,利用最优标定位姿进行标定可以快速而准确地得到几何参数的误差,进而得到测量位姿误差。分别在补偿位姿误差和未补偿位姿误差的情况下测量标准件的质量特性,测量结果表明补偿后的质心的最大误差减小为原来的10%左右,转动惯量和惯性积的最大误差分别减小为原来的50%和20%。     

3-PPPS并联机翼调姿机构运动学标定

为解决一种3-PPPS并联机翼调姿机构因制造、装配过程中存在的误差因素所引起的调姿精度不高的问题,考虑了调姿系统结构误差因素对调姿机构位姿精度的影响。采用空间矢量链建立机翼部件调姿位移逆解方程,通过微分机构运动学方程,得到包含39项误差源的调姿机构位姿误差与几何误差之间的映射方程。利用激光跟踪仪测量调姿机构测量机翼参考点位置和定位器各轴的实际驱动量。通过最小二乘迭代法辨识出定位器结构误差,修正定位器反向驱动位移求解参数。经过运动学标定实验后,调姿平台的位置最大误差由2.68 mm降为0.82mm,角度最大误差由0.481°降为0.167°,从而验证了标定方法的有效性。     

一种基于平面精度的机器人标定方法及仿真

研究了一种测量简便、成本较低的基于平面精度的机器人标定方法,该方法限定了机器人末端手爪在其工作空间的平面内运动。在机器人的平面运动过程中,由关节驱动器记录平面上各采样点处的关节值并将这些值作为标定数据,避免了使用其他测量工具的复杂测量过程。建立了相应的评价方程以描述机器人所得位姿数据对该平面的逼近程度;给出了对应具体误差参数的辨识雅可比矩阵的求解方法,得出基于该雅可比矩阵的参数误差,并将该误差反向代回机器人运动学求解过程;最后使用MATLAB下的机器人工具箱建立了两连杆机器人模型,对该方法进行了仿真验证,仿真结果表明该方法将机器人绝对定位精度提高了50倍。     

工业机器人运动学参数标定的位姿点集优化研究

针对工业机器人标定时因位姿点选择随机导致标定结果不稳定的问题,开展了位姿点集优化方法研究。首先,以可观测指数O_1为依据,通过随机搜索算法确定最优位姿点的数目;其次,提出改进最优点集选择算法用于筛选最优位姿集。通过对EFORT ER10L-C10和Staubli TX60机器人进行标定实验,结果表明:采用优化初始位姿集能够将改进最优点集选择算法运行效率提高约12%,与随机位姿集标定结果相比,经最优位姿集标定后的机器人其测试集平均绝对位置精度提升约9%,EFORT ER10L-C10和Staubli TX60机器人运动学参数的泛化能力分别提高91%、53%,证实了提出方法可获得泛化能力更强的运动学参数,使标定结果更加稳定,进一步提高机器人标定精度,适于在大范围、高精度机器人作业中推广应用。     

三自由度并联姿态测量机构及其运动学参数最优化设计

提出了基于并联结构的三自由度姿态测量机构，将其连接到三自由度串联结构位置测量装置末端可以实现对被测物体六自由度位姿的综合测量。该测量机构克服了并联机构运动学正解的困难，得到运动平台姿态坐标参数的显式解。建立了基于全微分理论的姿态测量机构坐标参数误差模型，实现机构运动学参数的优化设计。误差因子分析使得机构运动学参数设计更为合理。     

基于最优位姿集的机器人标定及不确定度评定

为解决因标定位姿点随机选择导致机器人标定结果不稳定、可靠性低问题,研究了基于雅克比矩阵奇异值计算可观测 指标的最优位姿点数目及最优位姿集选择算法,建立了机器人 MDH 模型,采用 LM 算法对几何参数进行辨识,使用 LeicaAT960 激光跟踪仪分别在最优位姿集和随机位姿集下对 Staubli TX60 机器人末端位姿大量实测;在分析研究机器人标定不确定度来 源基础上,采用测量不确定指南(GUM)计算几何参数标定的不确定度及蒙特卡洛模拟法对机器人末端位置不确定度进行评 估,结果表明,经最优位姿集标定后的机器人不仅在测试点精度有大幅提升,而且几何参数及末端位置平均不确定度约为随机 位姿集标定的 0. 11 倍,标定结果稳定可靠,泛化能力强,适于在高精度、大范围作业场合推广应用。     

2UPR&2RPS型冗余驱动并联机器人的运动学标定

运动学标定能够有效提高并联机器人的运动精度.以一类2UPR&2RPS型冗余驱动并联机器人为研究对象,提出了该类装置的运动学标定方法.通过将误差闭环矢量方程分别投影到运动支链的驱动方向和约束方向建立了该机器人的几何误差模型,并分离出可补偿误差源和不可补偿误差源.基于误差映射矩阵建立了误差灵敏度指标,随后通过灵敏度分析找出了对末端误差影响较大的不可补偿误差源.利用正则化算法建立了基于激光跟踪仪末端位置测量的几何误差辨识模型.标定试验结果表明,所提出的运动学标定方法是有效的.