工业机器人几何参数标定综述

工业机器人几何参数误差是影响机器人作业精度的主要误差源,对其精确标定能够在不改变硬件设备前提下提高机器人绝对定位精度.在深入分析国内外有关几何参数标定方法基础上,根据测量方法的不同将机器人几何参数标定总结为外部测量标定法和自标定法两种.对外部测量标定法从建模、测量、参数辨识和误差补偿方面进行总结;对自标定法从基于空间约束和冗余传感器两个方面展开阐述.分析现有机器人几何参数标定方法存在的不足,提出面向新一代几何产品技术规范(GPS)的机器人几何参数标定发展方向.     

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%,.     

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。     

冶炼机器人位姿标定及运行可靠性

对冶炼用CS-1双臂工业机器人现场使用中的位姿标定及运行可靠性进行了研究．提出了一种简便有效的现场标定计算模型和标定方法对机器人进行位姿标定,由标定变换矩阵补偿同一测点的实际值和计算值的误差,可同时减少机器人定位误差和由臂杆几何参数偏差所引起的运动误差,显著提高需进行连续路径控制的机器人的现场定位精度和位置跟踪精度．此外,提出了用增加机器人现有硬件的冗余功能和设置敏感器件的替代功能以提高机器人现场运行可靠性的方法．实践证明,该方法能提高恶劣环境下易失效部件的可靠度,进而提高机器人的整机使用性能     

基于工业机器人工具参数标定的研究与实现

本文介绍了工业机器人工具坐标系标定的六点法,该方法实现了工业机器人工具坐标系的精确标定。工业机器人工具坐标系的标定,就是确定工具坐标系相对于工业机器人末端坐标系的齐次转换矩阵,由此计算出工具的位姿参数。根据此算法进行标定结果和实际工具参数对比,精度达到了±0.3mm以上。实际的应用试验表明该方法是一种操作简便、精度较高的系统工具参数标定方法,能完全满足工业上实际应用的要求。     

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.     

利用姿态约束的并联机器人运动学标定方法

为了提高并联机器人运动精度,提出了一种利用姿态约束的运动学标定方法.借助一个双轴倾角仪,建立了机器人末端2个姿态角恒定约束,根据这种约束构造了相应的辨识模型和标定算法.标定算法得益于倾角仪重复精度和分辨率高于位置精度的特点,不受其位置精度和量程的限制,同时可避免施加机械约束给并联机器人主动关节带来特殊要求.仿真计算表明,在杆长测量精度为2μm、倾角仪重复精度为0.001°的条件下,经过标定后并联机器人的位置精度可达0.1 mm,姿态精度可达0.01°.     

喷印机器人工具坐标系标定

提出一种利用激光跟踪仪标定机器人工具坐标系的方法。利用激光跟踪仪确定机器人的基坐标系,将机器人基坐标系与激光跟踪仪的测量坐标系统一。通过机器人运动学方程获得机器人末端连杆坐标系相对基坐标系的变换关系,利用激光跟踪仪测量拟合得到机器人工具坐标系,利用坐标变换初步确定机器人工具参数。通过机器人单轴旋转运动对工具坐标系原点进行修正,最终确定工具参数。最后通过机器人重定位运动对误差进行计算。实验结果表明,修正后x,y,z坐标的RMS(root mean square,均方根)误差分别为0.127 1,0.141 3和0.117 4mm,精度是修正前的2.5倍。     

回转体加工中的机器人零位校正方法

在机器人加工中,采用理论几何模型控制机器人的运动,其与作业机器人的几何模型并不一致,导致加工误差的形成.为此,研究了工业机人零位误差对回转加工的影响.利用基于激光跟踪仪的轴旋转法求取关节的旋转中心和旋转轴向;借助最小二乘法对数据进行圆拟合,为了提高轴线测量精度,在同一轴上拟合得到两个圆,以其圆心的连线作为旋转轴的轴线;过第一和第四轴轴线作一平面,利用轴线与该平面的交点或者平面上的轴线,确定作业机器人的连杆参数,由相应连杆参数计算作业机器人每轴的零位角.通过旋转加工直径为80mm的圆柱,验证了该方法的有效性.实验结果表明:未校正零位误差时,作业机器人加工的圆柱最大误差为2.42mm;而校正零位后,作业机器人加工的圆柱最大误差减小到0.16mm.为机器人本体几何参数与零位的解耦标定建立了基础,进一步提高了机器人加工精度.     

基于间接测量法的制孔机器人的工具参数标定

为了提高工业机器人的工具参数标定精度,该文在机器人运动学模型的基础上,提出了一种基于间接测量的工具参数标定方法。该方法利用空间中两点位姿相对固定的特性,应用机器人运动学模型建立了一个易于直接测量及标定的工具参数和位于制孔刀具轴线上的虚拟刀尖点参数之间的对应关系。通过在标定平板上制孔将虚拟刀尖点相对于世界坐标系的位姿固定下来,以已标定的工具参数为参照推导出制孔机器人的虚拟刀尖点的参数。应用标定结果进行了实际制孔试验,相比传统的工具参数标定方法有效地提高了制孔的精度。     

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．     

稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法

为了提高和稳定双目立体视觉结构光测量系统的精度,提出一种简单有效的标定流程及基于极线几何约束优化双目立体视觉结构光测量系统外部参数的方法.采用平面板标定理论分别标定左右摄像机的内部参数,将标定的内参数作为双目标定的内参数在多视角下标定双目测量系统的外部参数.利用极线几何约束,通过最小化多视角下同一对应点的极线误差,优化计算双目测量系统的外部参数.实验结果表明,该方法计算得到的双目测量系统参数使得测量系统在整个测量空间体积内的测量精度高且稳定,在双目立体视觉测量系统的工业化检测应用中具有重要的意义.     

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。     

一种6-THHT并联机器人位姿检测方法

为了实时给出6-THHT并联机器人的末端执行器的精确位姿,该文对一种能覆盖并联机构全工作空间的附加中心轴测量装置的多传感器检测技术进行了系统研究.利用D-H矩阵建立测量模型并设计了求解算法,结合实验获得的测量机的6个运动链参数,计算出某一时刻末端执行器的实际位姿状态.该检测装置已成功应用于并联机构结构参数的标定,以其作为控制系统的反馈环节,可为并联机器人的大闭环控制提供依据.     

基于OpenCV的挖掘机器人摄像机参数标定

为了建立挖掘机器人视觉系统摄像机测量模型,提高视觉测量精度,分析了挖掘机器人摄像机视觉系统内、外参数成像模型及摄像机非线性畸变参数,确定了适合挖掘机器人视觉系统的标定参数。通过采集自制的棋盘标定模板不同方向的七幅图像,基于OpenCV技术实现了对模板角点的提取。通过七幅图像进行标定实验,实验结果获得了摄像机模型的线性内部参数矩阵,标定出了摄像机非线性模型的径向畸变系数,摄像机外部旋转矩阵及平移向量,并给出了标定参数误差。研究结论表明采用角点提取方法,标定误差可达亚像素级,能够满足挖掘机器人视觉系统的标定及视觉测量精度要求。     

基于视觉测量的工业机器人重复定位精度间接测量方法

为了克服现有工业重复定位精度测量技术成本昂贵、操作流程复杂、工作环境受局限的问题,提出了一种成本低廉、结构简单、操作便捷的工业机器人重复定位精度间接测量方法。方法基于视觉测量技术,借助安装在工业机器人末端执行器上的工业相机,采集固定在机器人工作范围内的高精度棋盘格标定靶图像数据,并利用先进且高效的图像处理算法,实现对重复定位精度数据结果的精确测量。实验测得待测机器人在正常运行速度时的重复定位精度为0.012 71 mm。待测机器人出厂前,制造单位给出的激光跟踪仪测量得到的重复定位误差精度值0.014 mm,两者数值基本接近,证明了提出的基于视觉测量的工业机器人重复定位精度间接测量方法有效可行。     

基于激光跟踪仪的Delta并联机构运动学误差标定

以Delta并联机构为研究对象,建立了Delta并联机构的运动学误差模型,对影响其末端精度的几何误差源进行了分析,并指出这些几何误差源可简化为18项.以激光跟踪仪作为测量工具,提出一种步进迭代的误差参数辨识方法,该方法利用Delta并联机构操作空间与关节空间之间的映射关系,通过优化多个检测点相互之间的理论距离与实际距离的残差,计算出Delta并联机构的各项几何误差参数,进而修正Delta并联机构的运动学模型,标定后机构末端精度由1.0,mm数量级提高至0.1,mm数量级,实验结果表明了文中所述方法的有效性和普遍性.     

基于动力学模型的工业机器人导纳控制研究

提出了一种基于动力学模型的导纳控制算法,用来实现机器人末端力和位置的柔顺控制,可以在速度模式下控制机器人运动,以保证无外力接触时的轨迹跟踪精度.首先,根据牛顿-欧拉法建立机器人动力学模型;然后,通过粒子群算法辨识动力学模型参数,得到完整的动力学模型;在此基础上,计算机器人末端位置误差和外力,利用设计的导纳控制器实现机器人的柔顺控制,用Matlab的Simulink仿真模块验证了基于动力学模型导纳控制的有效性和可靠性.仿真结果表明:机器人末端没有与环境接触时,具有较高的跟踪精度;与环境接触时,机器人末端会产生位置误差和外力,从而实现机器人的柔顺控制.     

基于GA-SA算法的机器人几何参数误差辨识

几何参数误差对机器人末端绝对定位精度影响最大,而几何误差参数辨识是一个高维非线性问题,求解困难,所以建立一种简单高效的辨识算法是有必要的,本文提出了遗传模拟退火算法(GA-SA)对机器人几何参数误差辨识。以机器人末端位姿误差最小为目标,采用遗传模拟退火算法辨识机器人几何参数误差,以ABB IRB120为算例迭代1100次,遗传算法在200代陷入局部最优,模拟退火参与后最终适应度为0.0914。误差补偿结果表明：机器人末端位置误差沿X,Y,Z轴方向分别降低了88.05%,81.73%,83.72%,姿态误差分别降低了93.92%,83.64%,83.44%,证明遗传模拟退火算法可以有效辨识机器人几何参数误差,提高误差补偿后的机器人末端位姿精度。