一种机器人的平面约束自标定技术研究

针对目前基于平面约束的标定方法误差模型复杂、实验条件较为苛刻等问题,提出了一种操作简单的平面约束标定方法。首先提出了修正的末端位置误差模型;其次在标定块的角点上建立坐标系,利用测量头对经过该角点的三个平面分别进行接触式测量,记录接触瞬间的各组关节角度值并将机器人末端位置转换到标定块坐标系中,从而建立平面约束误差模型;另外通过接触式测量头及编程实现了自动化测量,提高了标定效率;最后对运动学参数误差进行辨识并将结果修正到控制器。实验表明,机器人的绝对位置精度有明显提高。该标定方法成本低、效率高、操作简单,在保证精度的前提下简化了误差模型,具有实际应用价值。     

解决约束平面偏移问题的机械臂闭环标定

基于平面约束的工业机械臂闭环标定,拟合平面与实际约束平面之间存在一定偏差,直接影响标定精度.针对此问题提出消除偏差的方法及误差模型.建立平面坐标系,得到约束平面的准确方程,通过接触式测量头对约束平面进行测量,在平面坐标系中描述测量点的位置;建立最小完整连续运动学模型,从而减少冗余参数的影响;利用双目视觉定位约束平面并规划理论测量点位置,实现自动化测量;通过改进的最小二乘法对参数误差进行辨识.实验结果表明,修正运动学参数后,机械臂绝对位置精度由1.234 mm提高到0.405 mm.该方法成本低、精度高、效率高,且简化了误差模型,适用于工业机械臂的现场标定,为机械臂生产厂家实现批量化标定及后期设备维护提供了思路.     

基于视觉辅助定位的机械臂运动学参数辨识研究

标定机器臂的运动学参数可以有效提高机械臂的绝对定位精度。针对一般平面约束标定方法往往通过手动示教获取测量数据,效率低,提出一种基于视觉辅助定位约束平面的机械臂运动学参数辨识方法。为了弥补双目视觉视场范围狭小的弊端,在约束平面上粘贴3个靶点,以此将对平面的定位等效成对靶点的定位。应用双目视觉系统提取靶点中心并进行立体匹配,得到靶点在机械臂基坐标系下的三维位置信息;同时构建靶点坐标系,以此规划出按一定规律分布的约束点;为了进一步提高标定精度,建立双平面约束误差模型,通过两垂直平面上任意非共线的3个点得到一系列法向量,每一对法向量的数量积为0,即增加了约束方程;利用机械臂对相互垂直的两约束平面自动进行接触式测量,通过改进的最小二乘法辨识出真实的运动学参数误差。实验结果表明,基于双平面约束误差模型,修正运动学参数后,机械臂绝对位置精度由1.234 mm提高到了0.453 mm。该方法实现了数据的自动化测量,大大提高了标定效率,为机械臂批量标定提供了参考,具有工程意义。     

ROS下基于EtherCAT的串联机器人控制系统

针对传统工业串联机器人控制系统大多面向特定对象,系统开发工作量大,可移植性差,代码复用率低等不足,提出了采用开源机器人操作系统(ROS)为平台,利用开源IgH EtherCAT主站实现控制系统和驱动器Ethercat通信,通过建立统一机器人描述格式(URDF)模型,结合moveit!提供的开源运动规划库(OMPL)进行上层运动规划,设计开发了具有开放性、可移植性和可扩展性高的机器人运动控制系统.使用快速扩展随机树(RRT)相关算法对控制系统进行试验验证,结果表明:控制系统能够有效完成运动控制并适用于其他类型的机器人.