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KUKA KR 120 R3900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.