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。

基于运动学分析的工业机器人轨迹精度补偿方法

运动轨迹精度是工业机器人重要的性能评价指标,从机器人运动学角度研究工业机器人轨迹精度提高补偿方法。以SR4C六自由度工业机器人为研究对象,基于国标中对机器人轨迹精度的评定标准,提出一种基于运动学分析的工业机器人轨迹精度补偿方法,并建立了曲线运动轨迹偏差与运动学模型参数误差映射的机器人运动轨迹误差数学模型。在实现激光跟踪仪和机器人坐标系统一的快速有效的坐标系转化方法的基础上,采用改进最小二乘算法选择轨迹偏差最小时的最优运动学参数,对构建的机器人轨迹测试与补偿实验系统进行了轨迹补偿实验,验证了该方法的有效性。结果表明,经该方法补偿后机器人平均位置误差由3.65%提高至0.79%,直线、圆弧轨迹精度分别提高了38.75%、25%。

基于改进神经网络的机器人逆解与轨迹精度提高方法

为了提高工业机器人的逆解精度与运动轨迹精度,提出了一种基于改进神经网络的机器人逆解与轨迹精度提高方法。首先通过改进遗传算法的交叉和变异概率优化BP神经网络来提高机器人的逆解精度;然后采用改进Sigmoid函数的神经网络PID控制方法实现机器人的运动轨迹控制,进而提高机器人的运动轨迹精度。构建了机器人轨迹精度测试实验系统,进行仿真与系统实验研究。仿真结果表明,改进遗传算法优化BP神经网络可有效提高机器人的逆解精度和速度;圆弧与直线轨迹的系统实验结果显示,SR4C型工业机器人运动轨迹精度提升效果均优于60%。该方法可有效提高机器人的运动轨迹精度,满足工业生产、智能制造等领域对机器人运动轨迹精度的需求。