无需公共点的高精度激光跟踪仪自标定方法

多台激光跟踪仪组成的测量系统能够得到高精度的坐标观测值,在加速器准直工程领域应用十分广泛。该系统需要自标定仪器中心的距离,目前基于球面拟合的自标定方法虽然测量效率较高,但是其精度有限。为了提高其精度,分析基于拟合的自标定方法精度较低的主要原因,提出了基于三角形结构的自标定方法,定量对比了新方法和基于球心拟合方法的精度。新方法建立非线性误差模型进行参数迭代求解,能够应用于激光跟踪仪的三维自标定。通过模拟仿真和实测实验,证明了该方法比基于球心拟合的自标定方法在精度上有了大幅度提升。文中算法无需增加额外设备,改进了原先基于球心拟合方法并提高其自标定精度,具有一定的工程应用价值。

基于改进指数优化与迭代加权LM法的机器人标定方法

针对协作机器人的出厂标定过程步骤繁琐,效率低下的问题,提出了一种基于两步策略的运动学标定算法,通过结合改进指数优化算法和迭代加权LM算法,简化标定流程并提高定位精度。首先,基于改进DH方法与位置微分误差变换建立机器人参数辨识模型,结合测量装置坐标系搭建标定系统误差模型,利用改进指数优化算法快速获取测量坐标系初始参数;其次,为提高辨识结果的鲁棒性,将距离残差作为权值因子,通过迭代加权LM算法补偿机器人模型的几何参数误差和测量坐标系矩阵参数误差;最后,通过实验验证,结果表明机器人位置误差的平均值、均方差误差和最大误差分别降低了80.28%、71.61%和52.16%,验证了该方法的正确性和有效性。

利用激光跟踪仪对机器人进行标定的方法

提出一种简单的利用激光跟踪仪和线性方程最小二乘解对机器人进行标定的方法。通过将机器人运动学方程线性化,建立机器人末端凸缘盘位置误差与连杆D-H参数误差的关系方程。利用激光跟踪仪确定机器人的基坐标系,并通过圆周法求解每个关节电动机的直线方程,进而可以求得机器人的连杆扭角。通过激光跟踪仪测量机器人目标点的坐标值,并通过串口获得机器人6根轴的角度值建立标定方程。通过求解此方程,获得机器人的实际D-H参数,并将此参数应用于修正系统的运动学模型,能够提高机器人的绝对精度。最后对解算过程中的误差和原因进行说明,并对机器人的误差原因进行分析,指出标定过程中需要注意和改进的几个问题。

KUKA工业机器人位姿测量与在线误差补偿

工业机器人因其良好的重复定位精度而被广泛应用于堆垛、搬运、焊接等工业领域,但其绝对定位精度低,限制了其在高精度制造领域的应用。通过构建工业机器人误差测量与在线补偿闭环控制系统,对工业机器人的误差进行在线补偿。该方法综合考虑了几何参数和非几何参数引起的误差,提高了其位姿精度。研究基于KUKA机器人传感器接口(Robot sensor interface,RSI)进行位姿误差补偿的性能。通过研究KUKA机器人末端姿态的表示方式,提出一种基于激光跟踪仪测量工业机器人末端姿态的方法,并设计试验研究机器人在其工作空间的位姿误差特点。对搭建的闭环控制系统进行位姿误差补偿试验验证了该系统的位姿补偿效果。试验结果表明,经过第二次在线误差补偿后,其绝对定位精度由原先的0.628 mm提升到0.087 mm,姿态精度接近0.01°。

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400/0以上,且该方法易于实现,通用性强,能明显改善精度.

工业机器人的绝对定位误差模型及其补偿算法

工业机器人重复定位精度高而绝对定位精度低。为了提高工业机器人的绝对定位精度,提出一种绝对定位误差模型。基于该模型,利用激光跟踪仪和最小二乘法辨识出所需参数,并对误差进行补偿修正。最后,将这种方法应用在KUKA KR150-2机器人上进行测量和补偿。实验结果显示:平均绝对定位精度由补偿前的1.321mm变为补偿后的0.183mm,从而表明该方法的有效性。

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.

工业坐标测量机器人定位误差补偿技术

由通用工业机器人和视觉传感器组成的柔性坐标测量系统是视觉检测技术在工业在线测量领域的重要应用。工业机器人的机械结构和控制过程复杂,因此其定位误差成为影响系统测量精度的最主要因素,但可以通过修正连杆参数的方式加以补偿。以MD-H运动学模型为基础,建立机器人工具中心点(Tool center point,TCP)的基于相对定位精度的定位误差补偿模型,避免坐标在不同坐标系转换过程中产生精度损失。对与机器人测量姿态有关的柔度误差进行针对性补偿,通过建立柔性关节的弹性扭簧模型,将柔度误差分解为外加负载柔度误差和机械臂自重柔度误差分别进行补偿。标定过程中使用激光跟踪仪作为外部高精度测量设备,只需在单点测量模式下就能实现对TCP的三维坐标采集,大大简化数据采集过程。经过补偿后,标定点处的方均根误差由之前的1.230 2 mm降至0.428 8 mm,验证点处的则由0.723 6 mm降至0.505 4 mm。

基于距离精度的测量机器人标定模型及算法

对机器人绝对位置误差进行检测和补偿时,通常要涉及到测量系统坐标系与机器人基础坐标系间的坐标变换,由于这个变换很难精确测定,从而导致测量机器人的绝对位置精度降低。为了克服这一情况,可改用空间两点间的距离精度来衡量机器人的绝对位置精度,这样可简化测量过程。利用距离精度的定义,建立了机器人的距离误差模型,该模型可以避免坐标转换带来的误差,降低对测量系统的精度要求。同时,激光跟踪仪测试技术的应用,使得机器人的位姿测量变得非常容易。最后给出了此模型及算法在IRB2400机器人上的应用实例。

通用机器人视觉检测系统的全局校准技术

介绍了基于通用机器人的车身在线柔性视觉检测系统的工作原理和在复杂现场环境下使用激光跟踪仪和测量臂进行全局校准的实用方法。基于测量姿态的全局校准方法,利用机械约束将传感器坐标系和靶标坐标系统一起来,实现测量姿态时传感器坐标系与系统基准坐标系的坐标转换。基于机器人运动学模型的全局校准方法,利用机器人末端关节位姿可通过正向运动学获知的特点,在现场构建机器人基坐标系,并通过坐标变换获得与机器人运动精度无关的手眼关系,实现任意姿态时的全局校准。实际测量结果表明,应用两种校准方法后系统的重复性精度都十分理想,测量装置重复测量标准差和系统重复测量标准差分别为0.07mm和0.13mm,能够满足在线监控白车身加工尺寸变化的精度要求,系统进行坐标测量时的误差分别为±0.2mm和±0.8mm。

一种通用的工业机器人位姿检测方法

研究了一种通用的工业机器人位姿检测方法。其基本原理是以激光跟踪仪测量固定在机器人末端的4个参考点来间接测量机器人的绝对位姿,并与指令位姿比较,实现机器人位姿准确度和位姿重复性检测;其中,参考点坐标及机座坐标系通过多姿态约束同步标定,并设计非线性标定算法。通过末端带有制孔执行器的KUKA KR210 R2700工业机器人的位姿检测实验表明:机器人的位置准确度为0.3 mm,位置重复性为0.06 mm,与标称指标相符,且工具中心点(TCP)坐标与直接测量的偏差小于0.015 mm,证明该检测方法的准确性可满足机器人位姿检测的需要,且无需特殊的机械工装,具有良好的通用性;采用基于多姿态约束的非线性标定方法,标定残差减小至0.35 mm,标定方法具有良好的鲁棒性,可有效地减小因机器人运动模型不准确引起的标定误差。

提高激光跟踪仪测量精度的措施

激光跟踪仪是近年来得到广泛应用的精密测量仪器,其精度受环境、仪器自身及操作三种因素的影响非常大。但在实际工作中,经常出现对某个因素考虑不周的情况,使得测量成果受到较大影响。本文在对各种因素分析的基础上,给出了提高测量精度应该采取的措施,以期对广大仪器操作者有所裨益,取得更好的测量成果。

面向机器人标定的单激光跟踪仪顺序多站式测量系统建模与分析

为实现大型串联工业机器人的高精度标定,搭建了一种单激光跟踪仪的顺序多站式测量系统。该系统仅需单台激光跟踪仪,先后在不同的基站位置对工业机器人的末端位置进行独立测量,并基于多边测量方法计算机器人的末端位置。计算过程中仅需激光跟踪仪的距离信息,有效地优化了末端位置的测量不确定度。首先,建立了该测量系统的仿真模型,深入地分析了测量点的数量与分布形状、测量距离以及工业机器人定位精度等因素对系统测量精度的影响;然后,依据分析结果确定单激光跟踪仪顺序多站式测量系统的搭建方案。实验结果表明:该系统在2.5 m距离上的测量误差仅为0.023 mm,优于激光跟踪仪的测量精度,满足大型串联工业机器人参数标定的测量精度要求。

模块化六自由度机器人运动学标定与实验研究

针对自主研发的模块化六自由度轻载搬运机器人,使用激光跟踪仪并采用直接标定法进行了运动学标定与实验研究。采用D-H法构建了机器人连杆坐标系和机器人运动学模型,并运用微分变换的方法建立误差模型。通过激光跟踪仪测量机器人末端位置,将其与运动学模型求解得到的机器人末端位置进行比较,验证了误差模型的正确性。然后将误差模型计算得到的机器人连杆参数误差在机器人控制系统软件中进行修正。最后利用激光跟踪仪测量机器人的关节转角间隙误差,将误差值转换成脉冲数并在软件中进行补偿。机器人运动学标定实验表明,使用激光跟踪仪进行连杆参数误差补偿和关节转角间隙误差补偿可以明显的减小绝对定位误差,绝对定位误差降低了69.6%,定位精度有了明显的提高。

一种基于位姿反馈的工业机器人定位补偿方法

为了提高工业机器人的绝对定位精度,提出了一种基于末端位姿闭环反馈的机器人精度补偿方法。该方法通过激光跟踪仪测量实时跟踪机器人末端靶标点的位置来监测机器人末端的位姿,并通过对靶标点的实际位置和理论位置进行匹配获得机器人末端的位姿偏差。工业机器人系统与激光跟踪测量系统通过局域网进行数据通信,并根据位姿偏差数据对机器人末端的位姿进行修正。最后通过实验对基于末端位姿闭环反馈的机器人精度补偿方法进行验证,实验表明,经过位姿闭环反馈补偿后机器人末端位置误差最大幅度可以降低到0.05mm,姿态误差最大幅度可以降低到0.012°。

六轴工业机器人的参数辨识方法

机器人末端位姿的精度依赖于各关节几何参数的精度。为了提高机器人的位姿精度,提出了一种简单实用的机器人参数辨识方法。利用D-H算法建立的机器人运动学方程,得到了末端位姿与各关节参数的关系。为了解决辨识过程中的复杂计算问题,设计了一种采用拆分参数的迭代方法和相应的实验方法,运用激光跟踪仪对位姿进行精确测量,求得实际几何结构参数。实验结果验证了所提出方法的有效性。

激光跟踪仪测量工业机器人位置距离准确度的不确定度研究

为了评定工业机器人位置距离准确度测量结果的分散性,在研究激光跟踪仪的测量原理和工业机器人位置距离准确度测量方法的基础上,分析了影响测量结果的各不确定度因素及其相互影响关系,提出了综合评估测量不确定度的方法。结果表明该方法分析结果可靠。评定结果可作为仪器精度的现场评估、不同测量仪器的现场测量精度比较以及分析环境变化、人员操作等对测量结果影响的依据,并为提高综合测量精度提供方向指导。

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。

工业机器人原点误差分析与补偿

针对6自由度工业机器人在应用过程中原点丢失,使得实际与理论的几何参数出现偏差,进而导致机器人末端绝对定位精度降低的问题。提出基于机器人TCP点与工作空间中任意固定点之间几何关系的工业机器人原点补偿方法。首先,通过将关节变量统一归结为时间t的函数,逐一确定各个关节转角误差对机器人末端绝对定位精度的影响与权重大小;其次,利用机器人末端TCP点以不同位姿到达工作空间中同一固定点的关节转角参数等信息;最后,通过建立位置误差模型并采用最小二乘法辨识出机器人关节原点误差。实验结果表明,除2关节外,补偿后的其他各关节原点误差小于标准值0.03°。并通过激光跟踪仪验证原点补偿前后国标5个测试点的绝对定位精度由8.2152 mm提高到0.7224 mm。

工业机器人定位误差补偿方法与实验研究

针对工业机器人绝对定位精度低无法满足实际应用要求,并综合考虑国外机器人控制系统不开放,而无法在控制器里修改运动学参数的问题,提出一种定位误差补偿方法,基于修正的DH模型,利用激光跟踪仪和奇异值分解法识别出运动学参数.通过改变运动学参数重新进行正解运算,所得的新位置赋予机器人,使其运动到目标点,从而提高定位精度.将这种方法应用在STAUBLI TX90XL型工业机器人上进行实际的测量和补偿.实验结果显示,经过补偿可使机器人平均绝对定位精度由1.685 mm提高到0.215 mm,从而表明该方法的有效性.