零参考模型用于工业机器人定位精度提升研究* .txt

摘要：几何参数建模是机器人标定的基础，直接影响机器人定位精度。为解决常用几何参数模型当机器人相邻两轴线垂直及接近垂直时存在奇异性，建立了基于方向矢量和连接矢量的零参考模型(ZRM)，该模型不仅满足完备性与连续性要求，而且使用该模型计算机器人末端位置和姿态简单直观；建立了几何参数标定误差模型，通过使用LeicaAT960激光跟踪仪对Staubli TX60和ER10L C10两种工业机器人末端大量位姿实测，经正交三角分解去除冗余参数，采用LM算法对几何参数误差辨识，并与基于MDH模型的标定结果比较，实验结果证实，采用零参考模型标定后机器人末端平均绝对定位精度提升75%~90%，明显高于采用MDH模型标定结果，该模型适于在有高精度定位精度要求工业机器人中推广。 .txt     

基于PSO-SVR算法的工业机器人分级标定方法

为了提高六自由度机器人在应用中的定位精度,提出一种提高机器人绝对定位精度的分级标定方法。该方法第一阶段进行几何参数误差的标定,以改进的Denavit-Hartenberg(MD-H)模型为基础,加入减速比和耦合比的因素建立了完整的工业机器人几何参数误差模型,之后采用Levenberg-Marquarelt(LM)算法辨识出机器人的几何参数误差并计算出剩余残差;第二阶段建立基于粒子群—支持向量回归(PSO-SVR)算法的剩余误差预测模型,来预测并补偿修正几何参数后剩余的残留误差。最后,以六自由度工业机器人进行试验验证,经过分级标定后机器人末端中心点的平均位置误差由5.866 mm减少到0.211 6 mm,最大位置误差由10.322 9 mm减少到0.699 9 mm,验证了该标定算法的正确性和有效性。     

基于MDH模型的工业机器人标定算法与实验研究

基于机器人MDH模型,针对位置矢量误差建立了机器人模型参数误差辨识模型。利用激光跟踪仪测量机器人末端在基坐标系下一系列位置点,进而采用最小二乘法辨识出机器人模型参数误差。为充分验证辨识算法的准确性,在实验室自主设计的6R工业机器人进行仿真和实验。结果表明,文章的标定算法可以准确地辨识出机器人的模型误差参数,补偿后机器人的绝对定位精度得到明显的改善。     

基于距离误差的服务机器人运动学参数标定研究

基于MDH(Modified Denavit-Hartenberg)模型,建立自主研发的服务机器人单个关节误差模型,用空间两点间的距离误差衡量机器人的绝对定位精度,并结合建立的单关节误差模型,推导了基于距离误差的运动学标定模型。运用该标定模型不仅可以简化测量过程,还可以避免测量系统与机器人系统之间的坐标转换,从而提高测量精度。最后,结合服务机器人部分解耦的结构特征来制定实验测量点的选取方案,并使用三坐标测量机测量其末端位置。实验结果表明,机器人的绝对定位精度得到明显提高。     

基于全位姿测量优化的机器人精度研究

随着机器人在高端制造业、航空航天、医疗等领域广泛应用,对其全位姿精度要求越来越高。采用激光跟踪仪对机器人末端执行器进行全位姿实测,研究基于几何参数标定的机器人精度提升方法。首先,建立了串联机器人(MDH)模型;其次,提出了基于拟随机序列产生初始位置的改进乌鸦搜索算法(ICSA)用于标定机器人几何参数,建立了用ICSA标定机器人几何参数目标函数的数学模型,给出了标定的详细步骤。最后,对Staubli Tx60工业机器人进行了实测标定,结果证实:采用提出方法能够快速标定机器人几何参数,标定后的机器人在工作空间内随机选择的测试点其平均绝对位置和姿态误差由标定前的0. 309 6 mm和0. 232 2°减小为标定后的0. 092 6 mm和0. 082 9°,精度大幅提升。该方法简单易实现,效率高,鲁棒性强,稳定性好,适宜于在位置和姿态均有高精度要求的机器人中推广应用。     

基于封闭尺寸链的工业机器人结构参数标定

针对工业机器人标定中存在的成本昂贵、需专业人员操作等问题,引入了基于封闭尺寸链的工业机器人结构参数标定方法。首先,采用D-H模型与MDH模型相结合的方法建立运动学模型,解决平行关节间奇异性的问题;其次,将激光器固定在机器人末端执行器上,根据远处观测平面上L长度的线段AB,机器人分别以足够的位形瞄准该线段的两端点A、B,根据误差放大原理得到较为精确的关节角;引入了欧拉角姿态矩阵与运动学位姿矩阵间的关系来求解激光投影点理论坐标的方法,可避免矩阵变换导致的较为复杂的计算问题;最后,建立标定方程组,利用最小二乘法辨识出机器人结构参数误差,从而得到准确的结构参数。此方法操作简单、成本低、可避免机器人基座标系的校准工作。根据标定前后位置误差的最大偏差和标准偏差这两个评价指标可知此标定方法提高了工业机器人的绝对定位精度。     

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。     

六自由度工业机器人末端定位误差参数辨识与实验研究

为了提高六自由度工业机器人绝对定位精度,对工业机器人进行了运动学建模,并建立了基于MD-H参数误差的机器人末端定位误差辨识模型,应用激光跟踪仪测量系统采集样本点数据,应用基于奇异值分解的最小二乘法求解辨识模型,以获得几何参数误差,并根据辨识出的误差对机器人末端定位精度进行补偿,实验结果表明,经过辨识和补偿后,工业机器人绝对定位精度得到明显提高,可为后续复杂作业的离线编程与作业规划打下基础。     

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API激光跟踪仪对“15kg喷涂机器人”的D-H参数的标定研究

为了改善工业机器人的定位精度,工业机器人必须进行标定。通过建立机器人末端法兰中心位置与连杆MDH模型的线性关系误差模型,利用API T3激光跟踪仪确定机器人的基坐标系,作为激光跟踪仪测量的参考坐标系来测量目标点的坐标值,同时记录机器人控制器对应的名义坐标值。从而求出位置误差值ΔP,再联立误差线性关系模型,运用最小二乘法解出机器人的实际D-H参数值,并将此参数用于修正运动学模型,如果修正后的运动学模型未能达到要求,可进行反复迭代,直至满足工业机器人作业要求的定位精度。     

工业机器人误差补偿及冗余参数研究

针对现有工业机器人定位精度较低,提出了通过机器人运动学标定对误差进行补偿的方法。基于D-H运动学模型和微分变换法建立机器人位姿误差模型,然后对误差模型进行冗余参数分析,消除冗余参数得到可辨识的线性方程,最后用迭代最小二乘法进行求解,修正几何参数进而提高机器人定位精度。通过在自主研发的机器人上试验验证,该方法补偿效果明显,增加了参数辨识的准确性和鲁棒性,为机器人标定技术的发展奠定了一定的基础。     

基于CPA方法的串联工业机器人运动学标定精度试验研究

几何参数误差是影响工业机器人定位精度的主要误差源,约占总误差的80%以上。基于圆点分析法(circle points analysis,CPA)所标定的几何参数与机器人的实际结构相关,并且能够将几何参数误差与其他误差源解耦。研究表明CPA方法的测量策略对其标定精度具有较大影响。针对基于CPA方法的串联工业机器人运动学标定技术的测量策略展开试验研究,分别对各轴测量角度范围、各轴测量步长、初始位姿构型、靶球安装位置等因素进行了分析,并得出一个优化的测量策略。实验结果表明该测量策略能够有效地提升CPA方法的标定精度,误差减少了43.99%,明显优于其他测量方案。通过与误差模型方法对比,经CPA方法标定的机器人具有更好的全局定位精度。     

基于距离精度的工业机器人标定模型

工业机器人主要有两个性能评价指标:重复定位精度和绝对定位精度。由于制造与安装误差,导致工业机器人定位精度不高,因此,在机器人使用前需要对其进行标定。但在应用传统的方法进行位置误差的标定和补偿时,要涉及到测量系统坐标系与机器人基础坐标系间的变换。由于这一过程很难精确完成,容易引入误差。因此,本文利用距离精度的定义,在修正的5参数DHM(Denavit-Hartenberg Modified)运动学模型的基础上,建立了机器人的距离误差标定模型,该模型可以避免坐标转换带来的误差。基于该模型,利用Matlab软件进行仿真实验。仿真结果显示机器人距离误差标定模型可以明显提高机器人的距离精度,为后续的实验打下基础。     

考虑基坐标系误差的机器人运动学标定方法

提出了一种基于机器人几何参数误差与基坐标系位姿误差的六轴串联型机器人误差标定方法.首先基于MD-H方法建立了IRB6700机器人几何参数误差模型,得到机器人连杆几何参数误差到机器人末端位姿误差的映射关系;然后进一步考虑了基坐标系的位姿误差,并建立了考虑基坐标系误差的机器人误差模型;此外,针对传统标定方法操作繁琐、偶然误...     

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.     

同步带传动晶圆传输机械手精度分析与补偿

分析了同步带应用于晶圆传输机器人机械手的误差产生原因,针对晶圆传输机器人高速高精度的定位要求,建立了含有同步带环节的误差模型。对各误差源进行了显著性分析,并在此基础上提出了结合几何误差迭代法和基于运动学逆解的非线性参数辨识的分步标定方法,对模型进行了误差标定及误差补偿。最后经过仿真分析和实验,有效的证明此方法显著地提高了机械手的末端定位精度。     

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。     

一种多关节机器人几何标定方法研究

多关节工业机器人机械臂的实际几何参数与理论几何参数之间由于加工误差和金属热胀冷缩等原因产生的误差,会影响其末端重复定位精度。为提高其末端重复定位精度,提出一种基于标准量具和遗传算法相结合的多关节工业机器人几何参数校准方法。该方法首先在机器人末端固连千分表,其次控制机器人带动千分表对固定在工作空间内的量块从多个方向取多点进行进给检测,最后由千分表数据和标准量块共同确定检测误差,并采用遗传算法优化几何参数,寻找一组最优的参数使检测误差最小。校准后的机器人运行结果表明,经过几何尺寸校准的机器人,其末端重复定位精度由0.300 mm提高至0.100 mm,证明了该方法的有效性。该方法可以实现机械臂几何参数的实时校准和补偿,方法简便,容易实施,无需专业的实验室和测试人员,可以广泛应用于各种工厂环境。     

一种利用位置误差模型的机器人位姿标定方法

针对机器人位姿标定模型中位置和姿态数据的权重不合理导致参数识别精度低甚至发散问题,给出一种直接基于末端位置坐标测量的机器人位姿标定方法,避免了位置和姿态数据量级不同对参数识别精度的影响。采用指数积方法,建立一种包含3点位置信息的机器人运动学模型。通过对运动学模型取微分,利用指数映射微分公式推导出机器人末端3点位置误差与几何参数误差之间映射关系的显示表达并给出参数误差识别方法。采用激光跟踪仪作为测量设备,以UR5机器人为标定对象进行运动学参数标定和验证试验。试验结果表明,机器人末端位置误差模和姿态误差模的平均值分别降低了90%和92%。     

工业机器人误差补偿运动学算法设计

鉴于目前国产工业机器人绝对定位精度较低,为了满足高精度应用,设计了一种误差补偿的运动学算法.以MDH模型为基础,建立几何参数误差与机器人末端位姿误差之间的误差模型.设计了通过雅克比矩阵将笛卡尔空间的位姿误差转换到关节空间的关节各轴的角度偏差,并与名义逆运动学获得逆解相结合的误差补偿运动学算法,可以获得满足误差阈值的作业精度.以自主研发ER3A机器人为误差补偿算法试验对象,经误差补偿后ER3A机器人的绝对定位精度获得明显提高,测量点的位置误差均值从0.5754mm降低到0.2779mm.