一种基于指数积的机械臂结构参数标定方法

结合旋量理论和指数积方法，使用伴随矩阵表征关节旋量理论值和实测值之间的对应关系，针对UR10机械臂，在运动学方程基础上建立了一种关节约束条件方程。为了得到机械臂零位位置误差及各关节旋量误差与末端执行器定位误差的模型，对运动学公式取微分，最终确定空间中点对点的距离误差标定模型，利用在不同坐标系下测量的空间中两点间距离恒定的特性，避免了实验时采点的数据从激光跟踪仪坐标系向机械臂基坐标系变换引起的额外误差，为避免关节的奇异性，建立了POE形式的UR10机械臂距离误差模型。采用激光跟踪仪在UR10机械臂实验平台上完成机械臂结构参数的标定实验。对随机生成的60组点进行标定实验，数据表明：全局精确度可达到毫米级别，局部精度可达到误差1毫米以下。     

模块化机器人几何误差分析及参数辨识研究

为解决模块化机器人重构后误差的快速补偿问题,对模块化机器人几何误差来源进行分析,将其划分为模块参数误差和模块间装配参数误差.基于指数积公式和齐次变换对关节模块、连杆模块及模块间装配位姿进行数学描述,建立关节-连杆子装配体的实际运动学模型.给出一种基于精密球和外部测量的模块参数及模块间装配参数辨识方法,完成子装配体运动学...     

基于旋量理论的六自由度机械臂逆解算法

机器人求逆解过程中主要采用D-H参数法和旋量法来建立机器人运动学模型。D-H参数法机器人运动学分析中应用较多,但由于D-H参数法需要在每个关节处建立坐标系,因此建模过程较为繁琐。旋量法中机器人各连杆坐标系相对于底座建立,建模较为方便并且几何意义更明确。基于旋量理论建立的机器人运动学模型,其逆解一般采用Paden-Kahan子问题方法进行求解。针对6R模块化机械臂,该机械臂后3个关节轴线相交于一点,基于旋量理论建立机械臂的运动学模型,利用几何关系与Paden-Kahan子问题,对该机械臂进行了逆运动学求解,得到了该机械臂的解析解。利用Matlab编制运动学算法程序,验证了逆解算法的正确性。     

一种可重构模块化机器人系统的运动学研究

介绍了一种可重构模块化机器人系统,进行了基于指数积法的模块化机器人的运动学研究。采用装配映射矩阵描述模块装配的拓扑结构信息。利用拓扑结构信息和模块坐标系间的齐次变换,获得了各个关节的旋量坐标并自动生成了基于全局指数积法的机器人运动学正解模型。通过对旋量坐标的伴随矩阵变换获得了机器人的空间雅克比矩阵,进而采用速度变换的方法得到了夹爪坐标系相对于空间坐标系的雅克比矩阵。采用Newton-Raphson迭代方法,利用雅克比矩阵的广义逆实现了运动学逆解的求解。并通过仿真实验验证了逆解求解方法的有效性。     

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...     

可重构机器人误差旋量建模与灵敏度分析

针对可重构机器人模块结构设计制造与构型变化引起的尺寸及几何参数等静态误差,将可重构机器人静态几何参数误差等效为机器人关节上的结构误差和传动误差,并将其看成是一种假想广义运动副微小旋量运动的结果,从而建立可重构机器人含误差旋量的运动学指数积模型。基于可重构机器人输入误差与输出误差的关系,建立了误差参数灵敏度系数模型。基于MATLAB仿真分析了可重构机器人各误差参数的灵敏度系数以及误差参数对机器人末端位置的影响规律,有利于对可重构机器人轨迹精度进一步分析和优化,以及为不同精度要求的工业机器人设计与装配提供有效的理论支持。一种6自由度可重构机器人的仿真实验验证了误差旋量建模方法以及误差参数灵敏度分析方法是有效的。     

基于运动学参数标定方法的机械臂 误差分析与仿真研究

针对工作任务复杂或环境多变,且对机械臂精度要求较高的工业生产需求等问题,基于运动学参数标定方法进行了机械臂的误差分析与Matlab仿真。介绍了定位精度以及定位误差的来源,针对机械臂运动学标定的方法步骤,采用矩阵法对运动学参数标定误差模型进行了建模分析,推导出了运动学参数误差模型的通用形式,并添加一个微小的增量进行了误差补偿;采用Matlab对机械臂运动学参数误差模型进行了仿真分析,验证了所建立的误差模型的正确性。研究结果表明:基于运动学参数标定方法的机械臂误差分析能很好地提高机械臂的精度,使机械臂能够准确完成预期的位姿要求,对于进一步提高机械臂的精度有较好的指导作用。     

考虑制造误差的工业机器人精度可靠性分析

针对工业机器人定位精度受关节加工及装配误差等不确定因素影响的问题,提出了一种基于运动学模型和Kriging代理模型的六自由度工业机器人可靠性分析方法.通过D-H模型建立了六自由度工业机器人理想正运动学模型,建立了各关节配合表面误差传递路径并结合小位移旋量法(SDT)与MD-H模型构建了六自由度工业机器人的包含关节误差的...     

一种基于EIH的装配机器人标定方法

针对配置单目手眼相机(Eye in hand,EIH)的六自由度(Six degrees of freedom,6-DOF)串联装配机器人标定问题,提出了一种基于平面靶标的机器人标定方法。将平面靶标固定放置在工作台上,安装在机器人末端执行器处的EIH随机器人各关节依次转动,并拍摄靶标图像。利用ZHANG两步标定法对EIH进行标定,求出各拍摄位置处相机光心在靶面坐标系下的坐标。根据各关节单独运动时相机光心轨迹构成的圆,采用空间圆曲线拟合方法计算圆心坐标和转动关节轴线方向,并通过三焦张量约束优化各轴线方向,得到机器人各关节旋量。在此基础上,采用指数积建立机器人运动学模型。整个标定过程只需要一次安装,一组采集的标定图像。试验结果表明,该方法建立的机器人运动学模型简单有效。     

基于标定和关节空间插值的工业机器人轨迹误差补偿

轨迹精度是工业机器人重要的动态性能,目前工业机器人的轨迹精度远低于定位精度,提出一种基于机器人运动学标定和关节空间插值误差补偿的方法来提高机器人轨迹精度。基于MD-H方法建立机器人的运动学模型,在此基础上运用机器人微分运动学理论建立末端位置误差模型和轨迹误差模型。为克服最小二乘法等传统方法在数据噪声较大且不符合高斯分布时收敛慢甚至发散的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波算法的机器人运动学参数辨识方法,实现运动学参数辨识的快速收敛。经过分析发现机器人误差在关节空间具有连续性的特点,为此提出一种关节空间插值误差补偿方法,建立网格形式的误差补偿数据库,并利用关节空间距离权重函数和已知的网格顶点误差计算各控制点的关节转角误差。通过试验对所提出的参数辨识和关节空间误差补偿方法进行了验证,试验结果表明：经过运动学参数辨识和补偿后机器人的绝对定位精度由1.039 mm提高到0.226 mm,轨迹精度由2.532 mm提高到1.873 mm,应用关节空间插值误差补偿后机器人的轨迹精度进一步提高到1.464 mm。     

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%。     

协作机器人的运动学误差模型及标定算法

针对六自由度协作机器人在实际应用中,由于加工、装配、传动和磨损等多方面因素,导致绝对定位精度低的问题,提出一种基于机器人工具末端的运动学误差模型建立方法.在无外部传感设备的条件下根据所设计的标定板,基于最小二乘法和采集的多组机器人实际位姿误差辨识误差模型,对机器人运动学参数与其理论值间的偏差进行补偿.修改底层控制器中参数,修正由于机器人内部机构偏差引起的绝对定位精度误差,提高机器人运行位置精度.     

基于旋量理论的RRRP机器人正运动学分析研究

对机器人正运动学的分析研究是实现控制和轨迹规划的基础。介绍了旋量理论,基于李群李代数和旋量理论建立了RRRP机器人的运动学模型;根据指数积公式进行了机器人运动学正解分析并建立了运动学方程,对比D-H参数法具有更为明确的几何意义和简洁性;利用ADAMS软件进行了运动学仿真,直观的显示了机器人的运动规律,且运动学正解方程得到的结果与仿真数据之间的误差不超过0.05。结果表明:由旋量理论和指数积公式建立的机器人运动学方程的正确性,以及旋量理论应用于类似刚体系统运动学分析的可行性。     

基于最优测量结构选择的机械臂参数标定

测量仪器会产生随机误差,针对其引起测量位姿"再现"运动学参数误差能力差的问题,提出了一种基于最优测量结构选择的六自由度机械臂结构参数标定新方法。首先推导了相对于基坐标系的机械臂末端位置误差模型,然后采用一种基于任务优先级的机械臂轨迹规划方法,以轨迹点的期望位置与标定后实际运动位置间的最大误差优化到最小为目标,选择了最优测量结构组。最后搭建了运动学参数标定实验平台,分别利用选择的随机和最优测量结构组辨识参数误差,并对规划点进行了补偿。通过对比分析标定前后3个坐标轴方向的位置均方根误差、合成位置误差及合成均方根误差可知,采用最优测量结构组标定的结构参数更为有效地提高了机械臂的末端定位精度。     

关节型模块化机器人构型及运动学研究

分析了模块化机器人模块划分与重构的关系,总结了模块的划分原则。对关节型机器人进行了模块化分,建立了含有五种单元模块的模块库,并对其可实现构型进行了拓扑分析。提出了一种新的坐标系建立方法,基于旋量理论和指数积公式推导出了每个单元模块的变换矩阵,得出了适用于关节型机器人构型变化的正运动学方程。最后通过实例验证了拓扑构型分析及运动学算法的正确性。     

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%。     

关节机器人定位精度影响因素分析

通过调查研究找出机器人定位精度的影响因素,进行机器人运动学分析,建立以D-H模型为基础的MDH机器人运动学误差模型,结合已设计完成的机器人,利用SolidWorks软件的公差分析插件分析由零件制造误差、装配误差和关节间隙引起的运动学误差,得出机器人各关节精度偏差的极限值。分析结果得出在运动学因素的影响下,机器人名义位姿与实际位姿之间的误差较大,影响了机器人的定位精度,需进一步对其进行补偿。     

七自由度双臂机器人旋量理论正向运动学与工作空间分析

机器人关节空间与工作空间的关系是通过正向运动学方程建立的,正向运动学分析是实现轨迹规划和控制的关键。介绍了比D-H参数法计算简单、描述全面的旋量理论法,应用指数积公式分别对七自由度和六自由度双臂机器人的单臂进行运动学分析并建立正向运动学方程。利用ADAMS进行运动仿真,对比发现:仿真结果与通过正向运动学方程求解的数据接近,误差不超过3 mm,验证了结合旋量理论建立的正向运动学方程的正确性;利用MATLAB软件进行工作空间分析,通过工作空间云图对比,得出七自由度双臂机器人有着更大的工作空间,表明拥有肩部关节的七自由度双臂机器人具有更好的运动学性能。     

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。