工业机器人绝对定位误差的建模与补偿

为了提高机器人的绝对定位精度,建立了机器人绝对定位误差模型并进行了补偿方法研究.将定位误差分为几何参数误差与柔度误差,分别建立相应的误差模型.几何参数误差研究以MD-H(修正型D-H)运动模型为基础,对柔度误差的影响进行了解耦,并考虑了机器人基坐标系与测量坐标系的转换误差,提出了基于相对位置的几何参数误差模型.柔度误差研究针对机器人的构造特点,建立了针对关节2和3的误差模型,简化了计算模型.最后基于所建立的两种误差模型,提出了误差补偿方法,并采用该方法对机器人进行了实际补偿实验.结果表明,平均绝对定位精度由补偿前的1.173 mm降至补偿后的0.158 mm,说明文中方法可有效提高机器人的绝对定位精度,扩展机器人的应用范围.     

基于改进模拟退火算法的工业机器人绝对定位精度提高

工业机器人在抛光大口径光学元件时由于其较低的绝对定位精度,使得加工元件较难达到较高的面形精度．本文提出一种通过考虑测量坐标系与机器人基坐标系之间的转换误差、机器人的运动学误差以及机器人法兰端到工具坐标系的测量误差等多误差源构建工业机器人综合误差模型的校准方法．通过仿真实验与PSO、AFSA、SA算法进行对比,证明改进后的Be-SA算法在辨识误差参数时具有更快的收敛速度和更高的精度．实验结果表明通过Be-SA算法辨识后的KUKAKR120R3900的平均绝对定位误差由2.497 mm降低为0.321 mm,最大绝对定位精度由3.358 mm降低为0.961 mm,构建的综合误差模型在辨识运动学误差参数时具有良好的适用性,改进后的Be-SA算法能有效提高机器人的绝对定位精度,对于磨抛大口径光学元件的性能提升具有重要参考价值．     

基于微分法串联机器人的误差敏感度分析

为了提高串联机器人的绝对定位精度,提出了一种基于微分法和矩阵法的机器人误差源分析方法.首先分析单个连杆姿态矩阵的微小误差;然后利用积分法分析多个连杆末端的位姿误差,采用微分法和修正Denavit-Hartenberg(MDH)运动学模型,对末端位姿误差的敏感度进一步分析;最后通过Matlab软件分析,分别得出机器人4个关节的扭角和转角对末端位姿影响的曲线图,以及连杆长度和偏移量对末端位姿影响的曲线图,对影响末端位姿的几何参数进行运动学误差分析和规避,即可从源头上解决串联机器人绝对定位精度的问题.     

3-RRR并联机器人含间隙的运动学标定及误差补偿

机器人构件几何尺寸误差与关节间隙共同影响了机器人的定位准确度与精确度.文中基于考虑关节间隙的误差模型,使用运动学标定的方法对上述两误差源进行了识别,分析了关节间隙对重复定位中误差分布规律的影响.通过在逆运动学模型中补偿识别到的构件几何误差,以及将标定后的定位误差补偿到控制指令,提高了机构定位准确度;通过在控制中实时补偿关节间隙对定位误差的影响,提高了重复定位精确度.     

基于单维拉线测量系统的码垛机器人定位误差分析及运动学标定

以四自由度码垛机器人为研究对象,基于单维拉线测量系统对该机器人的运动学标定方法进行了研究.采用环路增量法构造了码垛机器人平行四连杆的误差模型,并建立了带关节变量比例系数的运动学误差模型,从而对关节传动误差进行补偿.通过对影响机器人末端位置精度的几何误差参数进行敏感性分析,将几何误差源简化为11项,可有效提高辨识效率.结合单维拉线测量系统的特点,建立了末端运动误差与几何误差源的映射关系,进而提出了一种基于距离测量的参数辨识模型.通过计算机仿真和标定试验对该方法的有效性进行了验证.试验结果表明,标定后码垛机器人位置误差3?值由11.73,mm减小至1.79,mm,运动精度提升84.7%,.     

摄像机定位深度误差修正方法

为了提高机器人辅助外科中手术导航系统的定位精度,首先通过多方面的视觉定位误差产生的原因和实验研究获取的误差统计结果的分析,得到了空间误差分布图.然后研究了模糊推理和遗传算法改进神经网络的两种误差补偿方法,并分别对摄像机定位深度方向进行误差修正.实验结果表明,当使用模糊控制进行误差修正后,误差补偿结果得到了很大的改进;采用遗传算法改进人工神经网络,极大地提高了网络学习性能,具有较强的拟合能力,能对深度误差作出精确的预测,进一步提高了神经网络的补偿效果.遗传算法能快速减小搜索范围,而人工神经网络算法则具有局部搜索效率高的特点,将两者结合起来可以提高补偿效果的整体性能.     

六自由度串联工业机器人运动学标定与实验研究

为了提高机器人的绝对定位精度,以RB08型六自由度串联工业机器人为研究对象,在修正Denavit-Hartenberg(D-H)运动学理论的基础上加入减速比和耦合系数建立新的运动学模型,通过机器人末端法兰盘中心的空间位置误差推导出机器人参数误差模型;运用Levenberg-Marquardt算法辨识出误差模型中的误差参数并补偿至机器人控制系统,利用激光跟踪仪设计标定实验,验证标定算法的可行性和准确性。结果表明,标定后机器人末端工具中心点的平均位置准确度提高了80.2%,平均距离准确度提高了74.55%。     

基于双目立体视觉的弧焊机器人标定研究

根据弧焊机器人本体的实际结构,通过分析机器人基坐标系、双目立体视觉系统坐标系及空间特征点坐标系的几何对应关系,采用双目立体视觉测量方法测得机器人各关节几何参数误差,并对相应的参数误差进行了补偿。结果显示,误差补偿后的机器人直线轨迹的精度有了大幅提高。     

工业机器人绝对定位误差补偿技术研究进展

 针对航空制造业中工业机器人存在实际位姿与理论位姿偏差的问题,分析了工业机器人绝对定位误差来源,解析其对飞机零部件连接性能产生的影响,在工业机器人绝对定位误差补偿原理和主要步骤分析基础上,阐述运动学建模、位姿测量、运动学参数误差辨识以及误差补偿等关键步骤对工业机器人绝对定位误差补偿的作用及重要性,对比分析了国内外学者在该步骤中涉及的主流算法和技术,归纳总结各步骤中存在的问题和可能的解决方案,探讨了工业机器人离线与在线误差补偿技术中的不足之处,指出工业机器人绝对定位误差补偿技术的发展趋势。     

基于距离误差的机器人运动学标定

基于机器人的DH运动学模型,建立了机器人各坐标系间的齐次变换误差模型.为避免因轴线的微小偏差引起连杆距离的较大变动,利用修正的DH运动学模型,建立了平行关节的齐次变换误差模型;用空间两点间的距离误差衡量机器人的绝对定位精度,并结合所建立的齐次变换误差模型,推导了基于距离误差的运动学标定模型,距离误差的引入避免了坐标系的...     

基于径向基神经网络的Delta机器人位置精度补偿

针对Delta并联机器人末端控制精度问题,提出一种基于RBF的提高Delta并联机构运动学控制精度的方法。首先对Delta并联机器人的运动学逆解进行分析,探讨了影响控制精度的因素和现有提高控制精度方法的局限性。其次,求解Delta并联机器人的工作空间,结合实际工作,通过试验采集训练样本。以末端实际位置为输入样本,末端的期望位置与实际位置之差为输出样本,进行RBF神经网络模型训练,得到末端实际位置与位置偏差之间的非线性映射关系,基于此设计位置补偿策略。最后,在Delta机器人平台上进行实验验证,使用训练好的RBF网络结合运动学逆解,对Delta机器人末端进行轨迹跟踪控制。实验结果表明,末端控制误差由±30mm减小到±5mm,有效的减少了末端位置误差,为Delta机器人精准控制提供了一种简单易行的方法。     

微阵列制备机器人分向前馈误差补偿控制

为了提高半闭环微阵列制备机器人的定位精度,根据机器人运动误差具有方向性的特点,提出了分向前馈误差补偿技术。建立了微阵列制备机器人系统误差前馈补偿的传递函数模型,对系统的准确性、快速性与稳定性进行分析,从理论上证明该方法在提高机器人精度方面是可行有效的。研究并实施了回程误差与其他非线性误差的分向补偿算法。在清华大学开发的...     

基于单目视觉的Delta机器人零点标定方法

针对实际工程应用中少自由度高速抓放并联机器人的精度问题,提出了一种基于视觉测量的快速标定方法.以Delta机器人为例,通过系统分析和机构合理简化,建立了零点误差模型.构造出基于单目视觉平面测量的零点误差辨识模型,借助单目视觉仅检测机器人动平台沿水平面运动时末端x、y向的位置误差,识别出零点误差,进而修改零点位置实现末端位置误差补偿.标定实验结果表明该方法简单、有效、实用性强.     

一种7-DOF机械臂的结构设计及其几何位置误差分析

基于双电机伺服驱动的关节设计制造了一种7-DOF协作机械臂,建立了该型机械臂末端执行器的几何误差模型,并且基于原始参数误差独立作用原理对参数误差进行分析与合成.基于数理统计大数定律,利用蒙特卡洛的方法对几何位置误差影响因素的灵敏度进行了数值仿真计算分析,找出对机械臂几何位置误差影响程度相对较大的参数误差.通过对机械臂末端执行器的几何位置误差计算分析,可知误差在工作空间内服从瑞利分布.经过实验测量,机械臂的重复定位误差不超过0.0591mm,并且绝对定位误差服从瑞利分布是显著性的,证明了双电机伺服驱动关节具有回差小、传动精度高的特点和误差分析的正确性,为机械臂的精度设计与应用提供理论依据.     

基于温度积分方法的大型数控机床光栅定位热误差建模及实时补偿

为了提高大型数控机床的光栅定位精度,提出了基于热特性分析的光栅定位热误差建模理论及补偿方法.阐述了光栅受热膨胀产生热伸长从而导致定位偏差的机理,并对光栅定位误差产生的影响及表现形式进行了说明.建立了光栅热伸长量和温升量的线性关系表达式.在光栅尺上均匀布置多个温度传感器,实时采集光栅尺多点温度,通过插值运算,拟合出光栅尺各点的温度值.由于在机床运动过程中,光栅尺各点的温升量不尽相同,采用对光栅尺各点温升量积分的方法,求出光栅各点热伸长量,建立了光栅定位热误差模型.利用自主研发的数控机床误差补偿系统,应用光栅定位热误差模型,对落地镗床TK6920进行光栅尺定位热误差补偿.结果显示:光栅定位热误差模型对运动过程中的光栅定位误差进行准确的预测,补偿后残差控制在15μm以内,定位精度提升90%以上,显著提高了光栅的定位精度.     

基于模型的工业机器人误差参数标定技术研究进展

 为提高机器人末端控制精度,围绕基于模型的工业机器人误差参数标定技术,总结了其应用在高精度机械加工制造领域时存在的误差参数不完整、标定成本高和标定精度不满足工业需求等关键问题;综述了误差参数标定模型建模方法、机器人末端位姿测量技术、误差参数辨识技术和误差补偿技术4个方面的进展,分析了处理复杂标定任务时基于模型的误差参数模型标定技术的主要难点进行总结,针对传统建模方法不再满足标定需求、现有自标定技术测量精度不够、传统线性辨识算法在辨识矩阵奇异或存在冗余参数时无法得到准确的辨识结果、如何高效获得和处理测量得到的误差数据等难题,提出了可行性解决方案及发展方向。     

基于3次样条插值的数控机床几何与热复合定位误差建模

通过分析机床整个温升直到热平衡的误差数据,总结误差分布的数学规律,将热误差和几何误差分离,运用基于压紧样条条件下的3次样条插值算法,以线性拟合后的余差为建模数据,建立了数控机床几何与热复合定位误差数学模型.实验结果表明,该数学模型能很好地拟合数控机床定位误差曲线,补偿后数控机床定位精度提高了80%以上.该方法可运用于不同时刻或不同机床温度下的机床定位误差补偿,建模原理明了、过程快速,模型适用性好.     

数控机床定位误差的软件补偿

提出了基于“华工I型”数控系统数控机床的定位的软件补偿方法,该方法克服了等间距定位误差补偿的缺点,使定位误差补偿的位置可随机设定,建立了数控机床定位误差软件补偿的数学模型,在XK713加工中心上进行了补偿实验表明,采用本补偿方法能使机床的定位误差减小70%汉上。     

基于视觉的六自由度机械臂运动学参数辨识

提出一种新型低成本的基于单目视觉的机器人末端位姿测量方法,设计并实现了六自由度机械臂的运动学参数辨识。采用分级测量方法和标定板绝对编码方法,解决了当前视觉测量过程中测量范围小、测量精度受相机畸变影响大等问题;使用基于位置误差的运动学参数辨识模型和单目视觉测量系统,简化了机器人的标定过程。最后,通过实验验证了方案的实用性和有效性。