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。     

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%,.     

可重构混联机械手模块Tricept与TriVariant的误差建模与性能比较

对于少自由度并联构型装备，必须通过误差建模将影响末端可控和不可控误差的几何误差源进行分离，从而指导机构的精度设计和运动学标定。以5自由度混联机械手模块Tficept和TriVariant为对象，研究了一种少自由度并联构型装备的误差建模方法。该方法可有效分离出影响末端不可控误差的几何误差源，从而得到仅需控制恰约束支链的制造和装配误差，有效抑制末端的不可控姿态误差。研究结果表明，对于等同的任务空间和相同的尺度参数，两机械手具有相近的精度性能。     

考虑减速机背隙的3-RRR并联机构的运动学标定

为了提高宏动并联平台的定位精度,推导了考虑减速机背隙的3-RRR并联机构误差模型,同时建立不考虑减速机背隙的误差模型用于对比,以验证该模型的有效性;通过实验测量末端平台位姿误差并分别辨识两个误差模型参数,根据距离反比法进行空间插值实现误差补偿并完成运动学标定.根据标定结果修正逆运动学模型,通过测量末端平台位姿误差分布可知,文中提出的考虑减速机背隙的误差模型优于不考虑减速机背隙的误差模型.文中提出的考虑减速机背隙的运动学标定提高了并联机构的定位精度,为该类并联机构用于高精密宏微结合提供了基础.     

并联Stewart机构位姿误差分析

从并联机构与串联机构的运动学等效,并联机构本身特征与并联机构实际工作空间出发,考虑各分支末端误差对最终运动平台末端误差的影响,提出了并联机构位姿误差放大因子分析法·依据位姿误差放大因子具有对误差定量分析的特点,该分析方法既可用于机构参数优化,又可用于结构精度设计·最后,给出了一个实例说明本方法的有效性·     

基于广义几何误差模型的微机器人精度分析

为描述各种误差源对机器人本体产生的影响 ,提出了一个用于微机器人精度分析的通用方法。通过任意两坐标系间的向后微分关系 ,利用运动学方程以及并联机构的环路特性 ,建立了微机器人的广义几何误差模型。利用此模型 ,可以对微机器人进行精度评估和误差修正。该方法可推广应用到一般并联机器人的误差建模和精度分析     

两操作模式2-R(SS)_2-R(RR)_2(RR)_2并联机构误差建模及精度设计

为提高多操作模式并联机构末端位姿精度,确定各误差源对机构末端误差的影响规律及其最优值,以一种两操作模式2-R(SS)_2-R(RR)_2(RR)_2并联机构为对象,研究其误差建模及其零件公差优化设计方法。运用矢量法建立了可兼顾两种操作模式的机构位置逆解模型;基于R(SS)_2支链和R(RR)_2(RR)_2支链的误差模型,建立了2-R(SS)_2-R(RR)_2(RR)_2并联机构两种操作模式统一的整机误差模型。提取不同操作模式下2-R(SS)_2-R(RR)_2(RR)_2并联机构末端不可补偿误差,建立了末端不可补偿误差与各误差源的映射关系。基于灵敏度分析得到了两种操作模式下各误差源对末端不可补偿误差的影响规律,结果表明影响机构末端位姿精度的关键误差源共有23项。综合考虑两种操作模式下机构末端位姿精度,提出了以各零件尺寸误差灵敏度系数为权重系数而构造的机构尺寸公差总和最大为目标函数的精度优化模型。通过算例得到在给定精度条件下各关键误差源尺寸最优公差,为机构零件制造装配提供依据。     

风洞天平校准台并联复位机构精度分析

并联机构由于具有结构简单和高刚度等优点,被大量应用于工程领域,该文针对风洞天平校准台6-DOF(degree of freedom)并联复位机构进行精度分析。利用D-H(Denavit-Hartenberg)方法分析每条支链运动传递过程,建立包含铰链制造误差的RRRPRR支链运动学模型。利用Qusai-Newton法分析不同结构参数下铰链制造误差对加载中心精度的影响规律。研究结果表明:加载中心精度与铰链偏移误差处于同一数量级,且呈线性关系;为降低铰链偏移误差对加载中心精度的影响,在满足设计要求的前提下,应选择较小定平台和较大动平台、较小平台铰链夹角以及较大的平台间距离。该研究为高精度风洞天平并联复位机构提供了重要的设计依据。     

基于指数积的Delta机器人运动学正解建模

对于并联机构的运动学分析,D-H参数法需要对每个连杆建立局部坐标系,通过各连杆的坐标转换来建立运动学方程,过程较为繁琐,而矢量法虽然能够避免正解多解的取舍问题,但是不能完整地表达出末端的姿态,缺乏通用性. 作者采用基于旋量理论的指数积,只需建立惯性坐标系{S}和工具坐标系{T}两个坐标系,使得运动学模型更为简单,且具有更明确的物理和几何意义. 最后应用该方法求解了典型Delta机器人的运动学正解和工作空间,并进行了机器人样机的运动控制实验.      

Stewart平台运动轨迹误差分析

通过并联构型运动学求解,从六自由度并联机构的位置反解模型,完成位置正解数学建模.通过并联构型运动轨迹精度分析,获得六自由度并联机构沿X轴正向位移过程中,相关姿态误差和位置误差随X轴正向位移的变化,仿真结果显示,位置补偿使误差呈数量级下降,可以有效提高此类装备的运动精度.     

一种可实现两平动自由度并联机构运动学标定方法

针对一种两平动自由度并联机构，提出了一种识别几何参数误差的方法，能有效补偿机构的动平台位姿耦合误差．忽略两组平行杆的相对杆长误差，将机构简化成仅含转动副的5杆铰接机构，建立了含有8个几何参数误差模型，即4个杆长误差和4个主动关节铰点坐标误差．研究表明，并联拓扑结构使动平台沿两个正交轴的位置误差和姿态误差具有强耦合性．给出标定坐标系原点，通过仅检测动平台沿标定坐标系任一单轴的位置误差，识别出系统的几何误差全集．计算机仿真和实验结果表明，通过这种方法，可使机构的动平台定位精度达到0．05mm．     

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.     

Robot Calibration Using Active Vision-based Measurement

This paper presents an efficient robot calibration method with non-contact vision metrology. Using the coplanar pattern to calibrate camera made the active-vision-based end-effector pose measurement be a feasible and cost-effective way. Kinematic parameter errors were linearized and identified through two-step procedure, thus the singular and non-linear condition was overcome. These errors were then compensated using inverse model method. The whole calibration process is flexible, easy to implement and prevents the error propagation from the earlier stages to the later ones. Calibration was performed on MOTOMAN SV3 industrial robot. Experiment results show that the proposed method is easy to setup and with satisfactory accuracy.     

机器人位姿误差的结构矩阵分析方法

机器人连杆的挠曲变形是引起机器人末端执行器位姿误差的主要因素之一．应用有限元法和结构矩阵分析方法对串联式机器人进行运动弹性静力分析和运动弹性动力分析,建立了通用的机器人位姿误差分析模型,并编制了基于Madab的Windows应用程序．该程序具有较强的通用性,适用于分析由机器人连杆的挠曲变形所导致的平面和空间机器人末端执行器的位姿误差．     

基于互补问题描述单边接触的空间机器人动力学建模与数值仿真

针对弹簧-阻尼(spring-damp, SD)并联模型描述机器人接触作业时需要耗时调节刚度、阻尼系数, 并在接触末端额外安装力传感器等缺陷, 基于互补问题, 描述空间机械臂末端与目标的单边接触, 推导具有紧凑数学形式的空间机器人接触动力学模型。采用 Lemke 算法设计动力学模型的数值计算方法, 并通过数学仿真验证动力学模型的有效性。     

基于激光跟踪仪的机器人运动学参数标定方法

工业机器人的连杆参数误差是影响其绝对定位精度的最主要因素，为改善机器人的绝对定位精度，借助了高精度且可以实现绝对坐标测量的先进测量仪器——激光跟踪仪，以及功能强大的CAM2 Measure 4．0配套软件，从机器人自身的运动约束出发，构建起实际的D—H模型坐标系，进而对运动学参数进行了修正，获得了关节变量与末端法兰盘中心位置在基坐标系下的准确映射关系．结果表明，标定后的平均误差及均方根误差均改善了40％以上，且该方法易于实现，通用性强，能明显改善精度．     

一种串联机器人的随机误差分析方法

利用旋量理论,通过定义关节处的误差运动旋量,建立了包含结构参数误差的串联机器人误差模型. 在此基础上,提出了一种将Monte Carlo方法与串联机器人误差模型相结合的随机误差分析方法,用于揭示机器人末端位姿误差的概率特性. 并以直角坐标装配机器人为例,在Matlab软件环境中进行了仿真,得到了机器人末端随机位置误差在工作空间内的分布规律. 仿真结果表明,该方法正确、有效,仿真得到的随机误差特性对标定精度的提高以及最优工作空间的选择具有重要意义.      

基于神经网络的机器人运动模型辨识及实验验证

为提高机器人模型辨识时神经网络的学习速度，改进得到一种新的神经网络拓扑结构——状态延迟输入动态递归神经网络．以德国PowerCubeTM模块化机器人为研究对象，将机器人关节位置信息和OPTOTRAK 3020三维运动测量系统测得的机器人末端位置信息作为神经网络的学习样本，对包含各种影响因素的机器人运动模型进行了辨识．并以此模型为基础，输入验证样本进行验证，所得结果及误差分析说明了该神经网络在学习能力上的优越性及辨识模型的有效性．     

基于误差传递模型的精密装配几何误差灵敏度分析

文中针对确定各零部件几何误差对装配精度的影响以及瓶颈装配工序等重要问题,分析了两零件装配时由于配合面表面形貌所导致的几何误差造成的零件位姿变动,确定单工序的配合误差.以此为基础,基于多体系统理论建立多工序装配过程误差传递模型,用矩阵微分法建立了几何误差对装配精度的灵敏度分析模型.该模型可以识别出多工序装配过程中对装配精度有较大影响的主要零部件几何误差,从而为精密装配精度分析以及控制提供基础,并通过实例验证了模型及分析方法的有效性.