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。     

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。     

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...     

基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定

在工业机器人的标定过程中,测量粗差数据会对标定结果精度产生影响,为此,提出了一种基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定方法,将改进的IGG3权函数最小二乘辨识算法用于工业机器人距离误差标定中,以进一步提高工业机器人的标定精度。以SR4C型工业机器人为研究对象,建立了机器人距离误差数学模型,进行了IGG3权函数最小二乘辨识算法的理论研究。构建了机器人标定实验系统,进行了基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定实验,实验结果表明,所提方法可有效减小粗差数据对标定精度的影响。该方法可用于工业机器人标定和校准领域,以提高工业机器人定位精度。     

六自由度协作机器人绝对定位精度标定研究

针对六自由度协作机器人绝对定位精度低的问题,在忽略二阶以上微分误差项条件下,推导出基于微分变换的线性误差模型,并设计了改进的迭代Lavenberg-Marquardt算法求解运动学参数。采用激光跟踪仪对机器人进行现场标定试验,实验表明协作机器人的最大位置误差由0.7726mm降低到0.4415mm。结果表明该标定方法较传统标定方法标定精度更高,具有可行性。     

基于激光追踪仪的机器人标定及误差分析研究

以提高六轴关节工业机器人的定位精度为目标,基于D-H运动学模型与微分误差思想,建立了机器人的位置误差模型,设计了简单高效的测量算法和辨识算法,在辨识出的机器人几何误差参数基础上,对机器人运动学模型进行修正,以沈阳机床上海研究院的i5 Robot A3型工业机器人为实验研究对象,结果证明改进后机器人的定位精度得到大幅度提升。     

基于激光扫描测量臂的工业机器人运动学标定

提出一种基于激光扫描测量臂测量系统的6轴工业机器人运动学标定方法。分析了机器人本身的运动偏差和综合考虑测量系统构造的机器人坐标系与真实基座标系之间的不重合问题;建立机器人末端位置与各连杆参数相关的绝对定位误差方程,基于该误差方程,利用便携式激光扫描测量臂测量系统对不同空间位置姿态下机器人的法兰中心点进行测量,并用最小二乘法对误差方程进行解算,利用计算出的参数误差修正机器人模型中的各名义参数值,可以提高机器人运动的准确度。将该方法应用在Staubli TX90工业机器人上,实验结果表明,机器人的绝对定位精度由标定前的均值/标准差0. 742 5 mm/0. 191 0 mm减少到标定后的0. 242 8 mm/0. 098 1 mm,提高了近50%,表明该标定方法的有效性和准确性。     

浅谈工业机器人零点标定

随着我国经济科技的迅速发展,工业机器人在各产业得到了广泛应用。机器人工具坐标系影响运动准确性,随着机器人在工业生产中完成任务的繁杂化,人们对工业机器人位姿精度的要求不断提高。机器人标定是离线编程技术实用化的关键技术,文章基于模型参数识别法辨识机器人模型参数,从而提高绝对精度。工业机器人重复精度较高,需要进行运动学标定来提高绝对精度。基于此,阐述工业机器人运动学标定理论,介绍零点标定方法,开展零点标定计算机仿真实验,通过激光追踪仪验证零点标定实验效果。     

全维视觉机器人距离标定方法

通过分析全维视觉系统的特点,总结出了常用全维视觉系统距离的标定方法,指出了各自的应用范围及优缺点.并针对应用范围最广的插值标定方法存在"单个采样点对标定精度影响较大"的缺点,提出了一种利用人工神经网络进行标定的新方法.实验证明,该距离标定方法不但可以节省标定时间,还可以提高标定精度.     

基于粒子群的多毫米波安防机器人环境感知方法

安防机器人常工作于昏暗、烟雾等环境,毫米波有探测这类环境的能力,但其点云是稀疏的,可将多毫米波的点云融合 以提高环境感知的能力。 点云融合时需要精确的结构参数,针对测量法获取结构参数存在误差的问题,在分析多毫米波点云坐 标的基础上,利用粒子群算法对毫米波雷达结构参数进行搜索,并根据搜索结果进行点云融合以及环境地图的构建;同时提出 稀疏点云地图的评价指标,对毫米波感知效果进行定量评价。 利用安防机器人在昏暗环境下开展实验,结果表明与结构参数由 测量法获取的多毫米波感知系统对比,点云数量有所增加,地图边界空洞数量平均减少 55% ,边界噪声率平均下降 12. 9% ,物 体点云离散度平均下降约 0. 06,中心位置的偏移量均有所减小。     

基于光强自标定移相算法检测光学面形

考虑菲佐型波长移相干涉仪中波长可调谐激光器光强与调节电压之间的关系会对相位计算精度造成影响,本文提出了一种基于光强自标定的波长移相算法。首先,分析了波长可调谐激光器调节电压与输出光强之间的关系,建立了数学模型;然后,依据最小二乘判据,推导出了波长移相干涉仪的光强自标定移相算法。最后,实施了仿真实验,通过计算机生成背景光强具有一定变化的12幅干涉图,利用所提出的算法进行了相位恢复。结果表明,提出的算法可以很好地免疫激光器的光强变化,实现高精度的相位恢复。对口径为100mm的平面镜的测量结果显示RMS为0.005λ,PV为0.073λ。与ZYGO干涉仪测量结果的比较显示,两次测量面形的偏差RMS为0.0014λ,PV为0.022λ。得到的结果证明了算法的可行性及在菲佐型波长移相干涉仪中的实用性。     

基于 IGCF 算法和 CSF-PPSO-ESN 算法的工业机器人末端执行器位姿重复性检测

工业机器人在智能制造领域具有举足轻重的地位,其末端执行器位姿的重复性是衡量机器人完成精密作业能力的重要 指标。 本文针对机器人末端执行器的位姿重复性在线检测,提出了基于方向余弦的位姿重复性测量的理论模型。 设计了一种 基于改进的高斯曲线拟合(IGCF)算法和三次样条拟合-多目标粒子群-回声状态网络(CSF-PPSO-ESN)算法的位姿偏差检测方 法。 通过获取十字激光图像偏角和中心点位置,实现了机器人末端执行器位姿偏差的测量。 实验表明,测量系统的位移测量精 度为±1. 5 μm,角度测量精度为±2 arc-sec。 本文所述的位姿重复性检测方法,为工业机器人末端执行器位姿稳定性的在线实时 监测提供了参考。     

基于改进粒子群算法的PID-CMAC控制器设计

小脑关节模型网络具有计算简单、学习速度快等特点,设计PID和CMAC的复合控制器既能够发挥PID控制器鲁棒性强的特点,又能够利用CMAC学习获取的知识根据输入的变化快速地做出响应,并能够提高控制系统的抗干扰能力.本文采用改进的粒子群算法对PID的控制参数进行优化,并在此基础上设计了一种新型的PID-CMAC复合控制器,通过仿真试验表明,该控制策略能够提高整个系统的控制品质.     

基于绝对剩余距离原则的电梯变频控制研究

针对电梯在传统速度控制模式下舒适性差,运行效率低,变频器调试复杂等问题,对电梯速度控制方式和理想速度曲线等方面进行了研究,对原有的剩余距离给定算法进行了改进,提出了一种基于LPC1114 ARM Cortex-M3内核单片机及绝对剩余距离为原则的电梯速度变频控制系统。通过搭建实验平台,编写了速度控制系统软件并进行了电梯速度运行实验测试。研究结果表明,在模拟量输出驱动变频器控制模式下,基于绝对剩余距离原则的速度控制方式能减少传统控制模式存在的低速爬行段,有效地提高了电梯的舒适性和快速性,同时能大大简化对变频器参数的设定及调试。     

基于粒子群算法的摄像机标定过程优化

摄像机标定为机器视觉在物体位姿与姿态的测量过程中最重要一环,其映射物体三维空间与二维图像之间关系是一个复杂非线性最优化问题。为了更好地解决这一复杂优化问题,阐述了利用粒子群优化(PSO)算法计算摄像机标定过程的一种优化方法,重点描述了PSO算法的原理,单目视觉测量系统,以及基于CMOS摄像机的成像模型及其原理和算法。通过图像软件提取靶体模型上特征控制点,及摄像机标定算法建立了相应的计算公式。结合PSO算法优化像机外参,实验结果表明,PSO算法计算准确、速度快,具有很强的工程应用价值。     

时栅传感器定距变换与误差频率扫描自标定法

时栅传感器在特殊恶劣环境中应用,面临安装偏差、电气参数偏移、外部导磁介质介入引起电磁场畸变等因素的影响,导致测量精度下降。现场又缺乏提供高精度参考基准的条件,无法实施在线标定。针对这一问题,本文提出利用两个相隔恒定间距测量值函数求解误差函数频谱的算式(定义为定距变换),并据此设计了一种基于定距变换的误差频率扫描自标定方法。该方法通过合理的间距组合,可对包含有限频率成分误差的时栅传感器实施误差频谱扫描,重构误差函数,在无参考标准器的前提下实现传感器的在线自标定。在此基础上,研制样机进行自标定和比对实验。实验结果表明:由于安装偏差和电气参数偏移引起±40″测量误差的时栅传感器,在实施误差频率扫描自标定后与参考标准器进行比对,二者差异小于0.7″。本研究为时栅传感器进一步提高测量精度以及在特殊环境的应用中保持精度提供了有效的解决方案和可靠的理论依据。     

基于改进粒子群算法的小波神经网络分类器

针对传统BP-WNN和基本PSO-WNN算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,在应用李雅普诺夫理论分析得到单个粒子稳定收敛的参数取值条件基础上,提出一种粒子群改进算法,并利用该算法来训练小波神经网络权值,以此构建一种高效的粒子群小波神经网络分类器。通过Iris标准分类数据集进行测试,结果表明所提出的改进算法与BP-WNN,PSO-WNN等经典算法相比,网络更易于全局收敛,迭代次数少、函数逼近误差小、分类精度高。将该分类器应用于非线性辨识和固井质量评价中,均取得了不错的效果,表明该分类器泛化能力强,具有良好的使用价值和应用前景。     

基于外差检测原理的绝对测距性能理论研究

基于双光学频率梳外差原理测距将长模糊距离、高精度和高更新率3个关键测距特性完美结合,使测量性能能够满足航空航天、科学研究和工业生产等众多领域的需求。然而所使用的双光学频率梳的脉冲时域宽度、重复频率及相对差值、脉冲的固有时间抖动等特性都将会影响测距的性能。对基于双光学频率梳外差原理测距进行了全面的理论分析,并数值模拟了数据脉冲宽度、双光学频率梳重复频率差、啁啾参量、定时噪声、脉冲类型等各因素对测距性能的影响。模拟结果在数值上验证了奈奎斯特采样定律对测距精度的显著影响,表明实验中数据脉冲宽度和重频差的选择应严格满足奈奎斯特采样定律;当飞秒脉冲序列存在一定的时间抖动时,重频差越小,测距性能越差;而脉冲的啁啾特性可转化为脉冲宽度的影响,随着啁啾的增大脉冲宽度被压窄,奈奎斯特采样频率对应的重频差临界值也会变小。通过上述数值分析,为研究人员在特定实验条件下优化测距性能提供了重要指导。     

基于阻抗变换的非接触电压测量自校准方法

电容耦合式非接触电压测量在实际测量中,探头-导线之间的耦合电容受导线线径、绝缘材质、相对位置偏差的影响,造成分压关系难以确定从而无法准确重构电压。本文提出一种基于阻抗变换的非接触电压测量自校准方法,以实现在实际测量中传感器增益的自标定。首先介绍电容耦合电压测量的基本原理,从中凝练存在的问题并提出基于阻抗变换的自校准方法,随后通过仿真对系统参数进行校准精度影响分析并给出参数选取原则。在此基础上,开发传感器探头及电路拓扑。最后进行传感器样机精度测试、抗干扰能力测试、场景适应性测试,精度测试显示电压幅值最大相对误差为0.59%,相位相对误差为0.76%,抗干扰能力测试表明同轴探头对周围耦合电场具有良好的屏蔽作用。场景适应性测试显示在进行不同类型线路的测试中,最大相对误差为1.24%。