基于平板标定工具的机器人工具中心点标定方法

为在工业现场便捷、准确地获取工具中心点(tool center point,TCP)参数,降低机器人末端工具的定位误差,提出了一种基于平板标定工具的机器人TCP标定方法.利用机器人TCP与平板多次触碰所形成的空间触点应共面的约束条件,建立了机器人TCP参数标定模型;针对TCP名义参数未知和已知的情况,分别提出了基于粒子群算法的TCP直接求解和线性化的偏差求解算法.通过数值仿真和标定试验验证所提出方法的可行性和准确性,结果表明:TCP直接求解和偏差求解算法求解的结果与传统四点标定法相比,误差分别在0.5 mm和1.0 mm以内.

基于双目视觉测量系统的机器人误差检测方法

针对机器人存在的几何参数误差影响绝对定位精度的问题,提出一种基于双目视觉测量系统的机器人误差检测方法。采用修正的DH(MDH)模型建立了带几何误差的机器人运动学模型,根据工具中心点(TCP)实测点与误差补偿后的理论点应重合的原理,推导出误差辨识模型。为构建约束方程,利用平面和空间圆拟合,实现了测量坐标系到基坐标系的转换。通过仿真确定了可辨识的误差,初步验证了误差检测方法的有效性。搭建了误差检测实验装置,使用Handyprobe光笔测量仪进行了误差检测实验。误差补偿后,检验点组绝对定位误差均值减小81.02%,证明了基于双目视觉测量系统的机器人误差检测方法的有效性和可行性。