基于空间插值的工业机器人精度补偿方法理论与试验

随着工业机器人技术的不断发展,机器人在工业领域得到了越来越广泛的应用.针对机器人普遍存在重复定位精度高、绝对定位精度低的特点,提出一种改进其绝对定位精度的方法.以D-H运动学模型为基础建立机器人坐标系,并综合考虑机器人各关节参数引入的误差,建立机器人的位姿误差模型.利用该误差模型,通过分析相邻两点间定位误差之间的内在关联提出了定位误差相似度的概念,并在此基础上提出一种基于空间插值的工业机器人精度补偿方法.利用KUKA机器人对提出的精度补偿方法进行验证,试验结果表明,补偿前机器人的绝对定位精度为1～3mm,补偿后它的绝对定位误差的最大值为0.386 mm,平均值为0.156 mm,较未补偿前有了近一个数量级的提高,从而证明了该方法的可行性和有效性.     

工业机器人参数辨识及误差补偿方法研究

针对工业机器人绝对定位精度较低,提出通过D-H法建立机器人运动学误差模型的补偿方法,因为机器人结构需满足Pieper准则,所以只考虑了机器人误差模型参数中的关节旋转角参数对机器人末端误差的影响,利用最小二乘法辨识出误差模型中真实的关节旋转角从而补偿误差,同时又利用圆周法对机器人误差进行二次补偿,最终将两次修正后的参数补偿到控制器中从而提高机器人的绝对定位精度。该方法在自主研发的六自由度工业机器人上得到验证,定位精度从补偿前的3.55~4.45 mm提高到补偿后的0.924~1.242 mm,补偿效果明显,为机器人精度研究提供了可靠依据。     

串联6自由度机器人关节刚度辨识与误差补偿研究

为提高串联6自由度机器人的绝对定位精度,针对几何参数误差补偿后的工业机器人关节刚度参数展开研究。首先,基于虚拟关节模型建立了工业机器人一维关节刚度误差模型。其次,为提高关节刚度参数的辨识精度与效率,利用BP神经网络对刚度误差模型进行拟合,以优化遗传算法的初始种群适应度。最后,利用激光跟踪仪AT930和ER10L-C10机器人进行实验,验证以上误差模型与关节刚度参数辨识算法。实验结果表明,经过关节刚度误差补偿后,机器人的平均距离误差与最大距离误差分别为0. 248 5 mm与0. 333 2 mm。相比于补偿前的距离误差,机器人定位精度提高了33. 7%。因此,通过改进遗传算法辨识得到的机器人关节刚度参数能够有效地提高机器人定位精度。     

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。     

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.     

绳驱动连续体机器人标定方法

为提高绳驱动连续体机器人的定位精度,提出了一种针对此类机器人的误差标定与补偿方法.该方法利用指数积(POE)公式建立连续体机器人关节模块的运动学模型,并利用运动学模型推导出误差传递模型.针对误差模型采用最小二乘方法进行误差的辨识,将辨识后的误差补偿至机器人的运动学模型,从而提高机器人关节模块的模型精度.制作了基于柔性支...     

两步误差补偿法提高工业机器人绝对定位精度

针对大部分工业机器人结构需要满足Pieper准则无法直接补偿所有运动学参数误差的问题,提出一种两步误差补偿方法。首先,基于修正的D-H法和微分运动学建立机器人定位误差模型,建立机器人末端绝对定位误差与运动学参数误差之间的表达式;其次,利用最小二乘法迭代求解出运动学参数误差,并将可直接补偿的运动学参数误差直接补偿到机器人D-H配置参数中,将剩余的其它运动学参数误差转换为关节转角补偿值进行间接补偿;最后,搭建实验平台,在川崎RS010NA六自由度工业机器人上进行两步误差补偿实验验证。实验结果表明,通过两步误差补偿后机器人末端平均绝对定位误差由5.419 4 mm下降到1.160 5 mm,平均绝对定位精度提高约80%,该方法有效地提高了机器人的绝对定位精度。     

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。     

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。     

包含复合机构的6R机器人误差补偿算法与实验研究

针对工业机器人普遍存在绝对定位精度低下而无法满足工业需要的难题,研究了基于D-H模型的包含复合机构的6R工业机器人运动学模型,建立MDH改进型位置误差补偿方法。按照ISO9283标准,利用激光跟踪仪测量机器人工作空间内的均布点,并列出运动学误差方程,采用最小二乘法辨识出连杆参数误差并对其名义值进行补偿。以川崎ZX165U型6R工业机器人为实例进行测量及误差补偿,效果显著,极大地提高了机器人的绝对定位精度,充分验证了算法的准确性。     

基于MATLAB-Robotics工具箱的工业机器人轨迹规划及仿真研究

对Cincinnati T3-746工业机器人的运动学轨迹规划进行了分析与仿真。通过实验对该工业机器人的三关节的关节轨迹进行了三次多项式插值运算。利用MATLAB-Robotics工具箱对该工业机器人进行了建模,实现了对工作空间内任意直线、圆弧轨迹拟合插值运算。通过运动学正反解的计算,得到了实时的关节空间坐标的数值解。为该工业机器人进一步的研究和应用提供了理论分析依据。     

Motion error compensation of multi-legged walking robots

Existing errors in the structure and kinematic parameters of multi-legged walking robots,the motion trajectory of robot will diverge from the ideal sports requirements in movement.Since the existing error compensation is usually used for control compensation of manipulator arm,the error compensation of multi-legged robots has seldom been explored.In order to reduce the kinematic error of robots,a motion error compensation method based on the feedforward for multi-legged mobile robots is proposed to improve motion precision of a mobile robot.The locus error of a robot body is measured,when robot moves along a given track.Error of driven joint variables is obtained by error calculation model in terms of the locus error of robot body.Error value is used to compensate driven joint variables and modify control model of robot,which can drive the robots following control model modified.The model of the relation between robot’s locus errors and kinematic variables errors is set up to achieve the kinematic error compensation.On the basis of the inverse kinematics of a multi-legged walking robot,the relation between error of the motion trajectory and driven joint variables of robots is discussed.Moreover,the equation set is obtained,which expresses relation among error of driven joint variables,structure parameters and error of robot’s locus.Take MiniQuad as an example,when the robot MiniQuad moves following beeline tread,motion error compensation is studied.The actual locus errors of the robot body are measured before and after compensation in the test.According to the test,variations of the actual coordinate value of the robot centroid in x-direction and z-direction are reduced more than one time.The kinematic errors of robot body are reduced effectively by the use of the motion error compensation method based on the feedforward.     

Plane kinematic calibration method for industrial robot based on dynamic measurement of double ball bar

A new calibration method is proposed to improve the circular plane kinematic accuracy of industrial robot by using dynamic measurement of double ball bar (DBB). The kinematic model of robot is established by the MDH (Modified Denavit-Hartenberg) method. The error mapping relationship between the motion error of end-effector and the kinematic parameter error of each axis is calculated through the Jacobian iterative method. In order to identify the validity of the MDH parameter errors, distance errors and angle errors of each joint axis were simulated by three orders of magnitude respectively. After multiple iterations, the average value of kinematic error modulus of end-effector was reduced to nanometer range. Experiments were conducted on an industrial robot (EPSON C4 A901) in the working space of 180 mm × 490 mm. Due to the measuring radius of DBB, the working space was divided into 30 sub-planes to measure the roundness error before and after compensation. The average roundness error calibrated by the proposed method at multi-planes decreased about 21.4%, from 0.4637 mm to 0.3644 mm, while the standard deviation of roundness error was reduced from 0.0720 mm to 0.0656 mm. In addition, by comparing the results of positioning error measured by the laser interferometer before and after calibration, the range values of motion errors of end-effector were decreasing by 0.1033 mm and 0.0730 mm on the X and Y axes, respectively.     

基于试验与仿真联合分析的喷涂机器人轨迹精度可靠性研究

采用链驱动的喷涂机器人易于实现本体的轻量化、末端高灵活度与正压防爆系统设计,从而满足家具、钢结构等一般涂装行业对喷涂机器人工作空间与腕部灵活度的要求,深入分析链驱动机器人的运动可靠性对喷涂质量和效率的提高具有重要意义。针对链驱动喷涂机器人的运动可靠性问题,采用一种基于试验与仿真联合分析的机器人末端轨迹精度可靠性分析方法。以旋量法为基础建立了喷涂机器人本体和喷枪的运动学模型,从工业机器人的操作臂性能和运动规律的角度出发,研究了喷涂机器人运动精度的影响因素。分析了链驱动喷涂机器人的优缺点和末端轨迹精度的影响状况,并结合机器人本体的运动学参数,建立了基于随机变量的喷涂机器人运动误差模型。通过试验结果的分析来确定影响喷涂机器人运动误差的随机变量的分布特征,从而对机器人末端轨迹精度的运动可靠性进行更加精确的仿真分析。最后,通过喷涂机器人工作平台对末端轨迹精度的运动误差进行试验验证并与传统的仿真分析方法进行对比,结果显示该分析方法更准确。研究成果为进一步分析喷涂机器人的机构优化、轨迹规划和漆膜质量提供试验基础和理论依据。     

介入机器人运动学及轨迹规划研究

针对介入机器人运动学和轨迹规划问题,基于D-H坐标系理论建立了血管介入主端机器人的运动学方程,并对该方程进行了求解;其次,在关节空间内采用五次多项式插值方法,结合介入机器人运动参数对关节轨迹进行了插值计算,实现了对血管介入机器人关节空间的PTP轨迹规划;最后,利用Matlab机器人工具箱建立了该机器人的三维仿真模型,并且对机器人运动学、轨迹规划进行了仿真验证。研究结果表明:该机器人连杆参数设计合理,活动空间适应手术要求,运动学方程准确可靠,在关节空间内利用五次多项式进行轨迹规划保证了机器人运动连续平滑。目前该技术已应用于血管介入手术临床试验中。     

工业机器人定位误差补偿方法与实验研究

针对工业机器人绝对定位精度低无法满足实际应用要求,并综合考虑国外机器人控制系统不开放,而无法在控制器里修改运动学参数的问题,提出一种定位误差补偿方法,基于修正的DH模型,利用激光跟踪仪和奇异值分解法识别出运动学参数.通过改变运动学参数重新进行正解运算,所得的新位置赋予机器人,使其运动到目标点,从而提高定位精度.将这种方法应用在STAUBLI TX90XL型工业机器人上进行实际的测量和补偿.实验结果显示,经过补偿可使机器人平均绝对定位精度由1.685 mm提高到0.215 mm,从而表明该方法的有效性.     

基于位姿反馈的三臂空间机器人抓捕轨迹规划

以三臂空间机器人为研究对象,针对经历奇异位形时出现的位姿误差问题,提出一种基于位姿误差反馈的轨迹规划算法。根据系统一般运动学方程并结合动量守恒方程建立系统运动学模型,利用位姿期望指令得到误差运动方程。以关节角速度为控制量,设计了基于位姿误差反馈的控制率,使闭环系统的跟踪误差按指数速度收敛。该方法能够减小机器人奇异点邻域内的位姿跟踪误差,且在离开奇异区域后能完全消除误差。仿真结果证明了该方法的有效性。     

Design of a Two-Step Calibration Method of Kinematic Parameters for Serial Robots

Serial robots are used to handle workpieces with large dimensions, and calibrating kinematic parameters is one of the most efficient ways to upgrade their accuracy. Many models are set up to investigate how many kinematic parameters can be identified to meet the minimal principle,but the base frame and the kinematic parameter are indistinctly calibrated in a one-step way. A two-step method of calibrating kinematic parameters is proposed to improve the accuracy of the robot's base frame and kinematic parameters.The forward kinematics described with respect to the measuring coordinate frame are established based on the productof-exponential(POE) formula. In the first step the robot's base coordinate frame is calibrated by the unit quaternion form. The errors of both the robot's reference configuration and the base coordinate frame's pose are equivalently transformed to the zero-position errors of the robot's joints. The simplified model of the robot's positioning error is established in second-power explicit expressions. Then the identification model is finished by the least square method, requiring measuring position coordinates only. The complete subtasks of calibrating the robot's 39 kinematic parameters are finished in the second step. It's proved by a group of calibration experiments that by the proposed two-step calibration method the average absolute accuracy of industrial robots is updated to 0.23 mm. This paper presents that the robot's base frame should be calibrated before its kinematic parameters in order to upgrade its absolute positioning accuracy.     

工业机器人定位误差在线自适应补偿

受工业机器人本体结构几何及非几何误差因素的影响,机器人执行末端的实际运动轨迹与其理论规划轨迹往往不一致,这严重限制了机器人在加工领域的拓展应用。另外,通过研究发现机器人除在工作空间上定位误差等级存在差异分布外,在服役时间上随着机器人工作性能的退化也会显著恶化其定位精度。为解决该问题,提出了一种基于定长记忆窗增量学习的机器人定位误差在线自适应补偿方法。在该方法中,首先定量分析机器人定位误差与位姿的相关关系,将工作空间划分为多个位姿区块并创建校准样本库,建立了位姿映射模型的自适应优化机制以克服空间中误差等级差异分布的问题;然后设计了定长记忆窗增量学习算法,克服神经网络模型的灾难性遗忘缺陷,并平衡了在线模式下建立机器人新、旧位姿数据映射关系的精度和效率,解决了机器人性能退化加剧定位误差影响位姿映射模型适用性的问题,从而确保算法的补偿精度稳定在目标精度水平线以上;最后,利用St?ubli机器人和UR机器人对所提方法进行了精度在线补偿实验验证。实验结果表明该方法可将St?ubli机器人的定位误差从0.85 mm降至0.13 mm,将UR机器人的定位误差从2.11 mm降至0.17 mm,明显提高...