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1.
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。 相似文献
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基于标定和关节空间插值的工业机器人轨迹误差补偿 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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基于空间插值的工业机器人精度补偿方法理论与试验 总被引:20,自引:3,他引:20
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. 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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