工业机器人运动学标定及误差分析(精)
工业机器人运动学参数标定及误差补偿研究
摘要工业6轴机器人属于多关节串联机构，由于生产、制造及装配过程存在的误差导致其绝对定位精度较差，难以满足要求越来越精确的作业场景，为此需要对工业机器人的误差进行补偿，使机器人的实际到达位置与理想到达位置一致。
本文针对影响机器人定位精度的运动学的几何参数误差与非几何参数误差，提出了两级误差补偿方案，即首先补偿运动学几何参数误差，之后在关节空间建立网格来补偿非几何参数误差，最后通过实验验证了上述方案能有效提升机器人绝对定位精度。
本文完成的主要工作有：（1）机器人的运动学基础和误差分析：以HSR-JR605型机器人为例建立了运动学DH模型，并求解了机器人运动学正解。
将影响机器人定位精度的误差分为运动学几何参数误差和非几何参数误差，针对两类误差因素提出进行前后两级分层误差补偿的实验方案。
（2）运动学几何参数误差标定：首先对几何参数误差的来源进行了分析，之后介绍了运动学几何参数误差标定的主要流程，包括建立位置误差模型、测量、参数辨识及误差补偿。
针对影响机器人模型参数辨识稳定性的雅克比矩阵条件数提出了一种位姿优化策略，并编写了适用于华数其他型号机器人的位姿优化MATLAB-GUI程序。
为验证雅克比矩阵条件数对参数辨识结果的影响，在MATLAB上编写运动学参数误差标定仿真程序，并进行了两组不同姿态（一组优化姿态和一组未优化姿态）仿真对比实验，实验结果显示优化姿态下的标定补偿结果明显优于未优化的姿态补偿结果。
（3）非几何参数误差的关节空间网格化误差标定：研究发现只对机器人的运动学几何参数误差进行补偿是不足的，机器人的非几何参数对机器人的定位精度的影响同样不容忽视，但由于非几何参数误差来源因素众多且彼此之间耦合严重，难于进行独立建模分析，因此使用在关节空间内建立网格的非几何参数误差的补偿措施，介绍了关节空间网格化误差补偿的原理、网格划分策略及补偿方法。
（4）实验验证：选择用激光追踪仪为测量仪器，以HSR-JR605机器人为实验对象，设计实验方案，对机器人标定的两级标定方案进行了实验验证，即先进行运动学几何参数标定实验，并在此基础上进行了关节空间网格化的非几何参数误差标定实验。
工业机器人刚性定位误差检测与校正
工业机器人刚性定位误差检测与校正工业机器人是现代制造业中的重要设备，广泛应用于汽车、电子、航空航天等领域。
高精度的运动控制是工业机器人在生产过程中的关键要素之一，而机器人的刚性定位误差是影响其定位精度的一个主要因素。
因此，对工业机器人的刚性定位误差进行准确检测与校正具有重要的意义。
工业机器人的刚性定位误差主要包括位置误差和姿态误差。
位置误差是机器人执行轨迹时相对于预定目标位置的偏差，姿态误差则是机器人在执行任务时末端执行器与工件之间的相对角度误差。
这些误差可能是由于工业机器人本身的结构刚度不足、传感器精度有限、控制算法误差等多方面原因导致的。
因此，对机器人的刚性定位误差进行检测与校正是确保机器人定位精度的重要手段。
在检测工业机器人的刚性定位误差时，可以采用激光测距仪、编码器等传感器进行测量。
激光测距仪可以实时监测机器人末端执行器与目标位置之间的距离差异，并将其反馈给控制系统进行校正。
编码器可以测量机器人执行器的旋转角度，通过对比实际角度与期望角度之间的差异来判断姿态误差。
除了传感器测量外，还可以通过反馈控制系统的输出误差来间接检测机器人的刚性定位误差。
在校正工业机器人的刚性定位误差时，可以采用多种方法。
其中一种常见的方法是基于模型的校正方法，即通过建立机器人的数学模型，将实际执行位置与期望位置之间的差异转化成相应的校正参数，然后根据校正参数对机器人的控制系统进行调整。
另一种方法是基于标定的校正方法，即通过在特定位置布置标定板或标记点，利用相机等传感器进行标定，从而得到机器人执行器与目标位置之间的真实关系，并将其反馈给控制系统进行校正。
除了上述的检测与校正方法外，还有一些其他的方法可以用于工业机器人的刚性定位误差的检测与校正。
例如，可以通过对机器人执行器的刚度进行优化设计，提高机器人的结构刚度，减小刚性定位误差。
此外，还可以采用自适应控制算法来实时调整机器人的运动控制参数，减小刚性定位误差。
另外，还可以采用传感器融合的方法，将多个传感器的测量结果进行融合，提高测量精度和稳定性。
工业机器人运动学标定及误差分析研究
工业机器人运动学标定及误差分析研究工业机器人是现代制造业中不可或缺的重要设备之一，它可以实现各种复杂的工业生产操作。
而工业机器人的运动学标定和误差分析则是确保机器人准确运动和定位的关键技术之一、本文将对工业机器人运动学标定及误差分析进行研究。
首先，我们需要明确工业机器人的运动学模型。
工业机器人的运动学模型是描述机器人运动学特征的数学模型，包括机器人末端执行器在空间坐标系中的位置和姿态。
机器人的运动学模型可以通过机器人臂的几何参数和关节参数进行建立。
接下来，我们需要进行工业机器人的运动学标定。
运动学标定是指通过实验测量，获得机器人运动学参数的过程。
具体步骤包括：1.确定运动学标定系统：选择适当的标定系统是进行运动学标定的首要任务。
常用的运动学标定系统包括激光测距仪、相机视觉系统等。
2.收集标定数据：通过标定系统对机器人执行器进行测量，获取机器人的位置和姿态数据。
标定数据可以通过移动机器人执行器，并记录其位置和姿态来获取。
3.进行标定参数计算：根据标定数据，通过数学运算方法计算机器人运动学参数。
计算方法可以采用最小二乘法等。
4.检验标定结果：将计算得到的运动学参数应用于机器人中，验证其是否能够准确描述机器人的运动学特性。
在进行工业机器人运动学标定的过程中，需要注意以下几点：1.标定精度要求：根据具体需求，确定工业机器人的运动学标定精度。
标定精度要求越高，则标定过程中需要收集的数据越多。
2.标定环境准备：保证标定环境的准确度和稳定性。
避免干扰因素对机器人运动学参数的影响。
3.标定数据处理：在收集标定数据后，需要对数据进行处理，去除异常值和噪声，以提高标定结果的准确性。
4.标定误差分析：对标定结果进行误差分析，评估标定精度。
常见的误差包括位置误差、姿态误差等。
1.关节间隙误差：机器人的关节存在间隙，会导致机器人运动学参数的偏差。
因此需要对机器人关节间隙进行误差分析，以减小误差对机器人定位的影响。
2.传动误差：机器人关节传动装置存在误差，如传动精度和传动回差等。
工业机器人机构误差分析
1.制造引起的位置误差
分析表中的各项数据， 发现������������−1 、 ������������ 、 ∝������−1 都为确定的数据。 但是， 制造和安装过程中必定会出现一定的制造误差和安装偏差。 所以需要 分析这些偏差带来的影响。显然，这些都属于制造误差。我们首先计 算出总的变换矩阵 A（程序中为 Tx） ，可从 A 中提取 px, py, pz。 然后根据误差的合成公式： （式 3-1）
式 2-2
总的变换矩阵可以表示为各变换矩阵的乘积：
式（2-3） 式（2-3）中蓝色框中的向量表示机器人手部的姿态，红色框 中的向量表示机器人手部的位置。 具体分析图 1 中的机器人，当������1 为 0 时，坐标系{0}与坐标系{1} 重合，同时，这台机器的关节轴 4、5、6 相互垂直。通过建立这样的 坐标模型可以得出������������ 、 ∝������ 、������������ 、 ������������ 的值。其值如表 2-1 所示。
三、 工业机器人的位置误差
在总的变换矩阵中，机器人手部位置由式(2-3)中的向量[px, py, pz] 表示。而 px, py, pz 均是包括������������ 、 ∝������ 、������������ 、 ������������ （1≤i≤6）等自变量的 函数。向量[px, py, pz]的全微分即为工业机器人的位置误差。而������������−1 、 ������������ 、 ∝������−1 三类参数为确定值， 其引起的误差为机器人的制造误差； ������������ 为 机器人的运动参数，其引起的误差为机器人的运动误差。
程序运行后，得到简化的结果如下： ∆PX=∆������ + ∆������ *(cos(θ5)*(sin(θ1)*sin(θ4) cos(θ4)*(cos(θ1)*sin(θ2)*sin(θ3) - cos(θ1)*cos(θ2)*cos(θ3))) sin(θ5)*(cos(θ1)*cos(θ2)*sin(θ3) + cos(θ1)*cos(θ3)*sin(θ2))) ∆d*(sin(θ5)*(sin(θ1)*sin(θ4) - cos(θ4)*(cos(θ1)*sin(θ2)*sin(θ3) cos(θ1)*cos(θ2)*cos(θ3))) + cos(θ5)*(cos(θ1)*cos(θ2)*sin(θ3) + cos(θ1)*cos(θ3)*sin(θ2))) - ∆a*(cos(θ1)*sin(θ2)*sin(θ3) cos(θ1)*cos(θ2)*cos(θ3)) - ∆d*(cos(θ1)*cos(θ2)*sin(θ3) + cos(θ1)*cos(θ3)*sin(θ2)) - ∆α*(a4*(cos(θ2)*sin(θ1)*sin(θ3) + cos(θ3)*sin(θ1)*sin(θ2)) - d4*(sin(θ1)*sin(θ2)*sin(θ3) cos(θ2)*cos(θ3)*sin(θ1)) + a3*sin(θ1)*sin(θ2)) + ∆a*cos(θ1) 2*∆d*sin(θ1) - ∆α*(d4*cos(θ3)*sin(theta1) - d3*cos(theta1)*sin(θ2) + a4*sin(theta1)*sin(θ3)) + ∆a*(sin(theta1)*sin(θ4) cos(θ4)*(cos(theta1)*sin(θ2)*sin(θ3) - cos(theta1)*cos(θ2)*cos(θ3))) ∆d*(cos(θ4)*sin(theta1) + sin(θ4)*(cos(θ1)*sin(θ2)*sin(θ3) cos(θ1)*cos(θ2)*cos(θ3))) - d4*∆α*sin(θ1) + ∆a*cos(θ1)*cos(θ2)
工业机器人的精度校准与误差补偿技术研究
工业机器人的精度校准与误差补偿技术研究工业机器人的精度校准与误差补偿技术研究摘要：随着工业自动化的快速发展，工业机器人在生产过程中扮演着越来越重要的角色。
然而，由于制造和安装工艺等因素的影响，工业机器人往往存在一定程度的精度偏差。
为了提高工业机器人的精确度，实现更高水平的工业生产，研究人员不断扩展和改进精度校准与误差补偿技术。
本文主要介绍和探讨现有的工业机器人精度校准方法和误差补偿技术，包括标定技术、校准算法、补偿模型等。
此外，还列举了一些现有研究的案例，分析了其优缺点，并对未来的研究方向提出了一些建议。
关键词：工业机器人，精度，校准，误差补偿1. 引言随着全球经济的快速发展，工业自动化技术在现代制造业中得到了广泛应用。
工业机器人作为自动化生产线的核心设备之一，能够实现繁重、重复、高精度的生产任务。
然而，由于工艺制造和安装等因素的影响，工业机器人在使用过程中往往存在一定的精度偏差。
这种精度偏差会导致生产过程中的误差积累，最终影响到产品质量和工艺的稳定性。
因此，对工业机器人进行精度校准和误差补偿就显得至关重要。
通过精度校准和误差补偿，可以提高工业机器人的精确度和稳定性，减少生产过程中的误差，并改善产品质量和生产效率。
因此，工业机器人的精度校准与误差补偿技术不仅是工业自动化领域的重要研究方向，也是推动制造业智能化和高效化发展的关键技术之一。
2. 工业机器人精度校准方法2.1 标定技术标定技术是精度校准的基础，用来获得工业机器人的位置和姿态信息。
常用的标定技术包括基于视觉的标定、基于激光测距的标定和基于传感器的标定等。
其中，基于视觉的标定是最常用的方法之一。
该方法通过摄像头获取机器人末端执行器的图像，并通过特定的算法计算出机器人的位置和姿态信息。
激光测距和传感器标定方法则主要通过测量机器人末端执行器与标定板之间的距离和角度，进而计算机器人的位置和姿态信息。
2.2 校准算法校准算法是精度校准的关键步骤，用来计算出工业机器人的误差参数。
工业机器人性能测试方法的运动学模型误差灵敏度分析
引用格式：吴晓亮, 王凌, 高雁凤, 等. 工业机器人性能测试方法的运动学模型误差灵敏度分析[J]. 中国测试，2023, 49(8): 134-142. WU Xiaoliang, WANG Ling, GAO Yanfeng, et al. Sensitivity analysis of performance tests for industrial robots to parameter errors of kinematic model[J]. China Measurement & Test, 2023, 49(8): 134-142. DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2022030017工业机器人性能测试方法的运动学模型误差灵敏度分析吴晓亮， 王 凌， 高雁凤， 陈锡爱， 王斌锐(中国计量大学机电工程学院，浙江 杭州 310018)摘 要: 当前，少部分学者对工业机器人性能测试进行研究，行业领域也已颁布国家标准GB/T 12642—2013，但是对工业机器人性能测试方法的研究却仍然很不充分，评测方法的设计缺乏理论分析依据。
文章基于运动学模型，通过研究工业机器人关键性能测试方法对运动学模型参数误差的灵敏度，以及部分测试指标的灵敏度空间分布特性，从而分析机器人性能测试方法关键测试指标的适用性。
数据结果表明：位置准确度相对于运动学模型参数误差的灵敏度均不为零；姿态准确度和位姿重复性测试方法存在不足。
在主要考虑运动学模型几何参数误差的情况下：工业机器人位置准确度测试也是十分必要的，现有国家标准中的姿态准确度和姿态重复性评价工业机器人具有局限性。
文章的研究有助于改进工业机器人性能评测方法，也能够帮助机器人制造企业分析和提高机器人运动性能。
关键词: 工业机器人; 性能测试方法; 运动学模型; 灵敏度分析中图分类号: TP242.2;TB9文献标志码: A文章编号: 1674–5124(2023)08–0134–09Sensitivity analysis of performance tests for industrial robots toparameter errors of kinematic modelWU Xiaoliang, WANG Ling, GAO Yanfeng, CHEN Xiai, WANG Binrui(College of Mechanical and Electrical Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China)Abstract : At present, a small number of scholars have studied the performance test of industrial robots, and the national standard GB/T 12642—2013 has been issued in the industry. However, the research on the performance test method of industrial robots is still insufficient, and the design of evaluation method is lack of theoretical analysis basis. Based on the kinematics model, this paper studies the sensitivity of the key performance test method of industrial robot to the parameter error of kinematics model and the sensitivity spatial distribution characteristics of some test indexes, so as to analyze the applicability of the key test indexes of robot performance test method. The results show that the sensitivity of position accuracy to the parameter error of kinematic model is not zero. The attitude accuracy and pose repeatability test methods are insufficient.When the geometric parameter error of kinematic model is mainly considered, the position accuracy test of收稿日期: 2022-03-03；收到修改稿日期: 2022-05-06基金项目: 国家重点研发计划项目（2018YFB2101004）；浙江省公益技术应用研究分析测试项目（LGC21F030001）作者简介: 吴晓亮（1997-），男，安徽合肥市人，硕士研究生，专业方向为机器人技术及应用。
机器人的运动学参数标定与标定精度
机器人的运动学参数标定与标定精度在工业自动化领域，机器人技术的快速发展给生产制造行业带来了革命性的变革。
机器人已成为生产线上的重要组成部分，其灵活性、精准性和效率极大地提升了生产效率。
然而，要使机器人能够实现复杂的运动控制和任务执行，就需要准确标定其运动学参数。
机器人的运动学参数标定是指确定机器人的三维坐标系和链接参数，这些参数包括关节角度、长度、质量、惯性等。
只有在准确标定了这些参数之后，机器人才能根据预先设定的控制指令来完成各种任务。
传统的机器人运动学参数标定方法主要基于机械设计数据和理论计算，其局限性在于无法考虑到实际环境中的误差和不确定性。
而且，由于机器人的复杂性和多自由度特性，往往导致运动学参数标定结果不够准确，影响了机器人的运动控制精度和稳定性。
因此，如何提高机器人的运动学参数标定精度成为一个迫切需要解决的问题。
近年来，随着传感器技术、数据处理算法和机器学习等方面的不断进步，人们提出了许多新的方法和技术来改善机器人的运动学参数标定精度。
其中，视觉标定方法是一种较为常用的方法，它通过摄像头捕捉机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态信息，然后利用相机标定算法计算出机器人的运动学参数。
由于视觉系统具有实时性、非接触性和高精度的特点，因此在工业机器人的应用中得到了广泛的应用。
另外，惯性传感器、编码器和激光测距仪等传感器也被广泛应用于机器人运动学参数标定中，通过这些传感器获取机器人的运动状态和姿态信息，进而计算出其运动学参数。
除了传感器技术的应用，还有一些基于数据处理算法和数学模型的方法也可以提高机器人的运动学参数标定精度。
例如，基于最小二乘法的非线性优化算法能够对机器人的标定数据进行拟合，从而减小标定误差。
另外，基于机器学习的方法也具有很大的潜力，通过训练数据集和深度学习算法，可以实现对机器人运动学参数的自动标定和更新，提高标定的精度和效率。
在实际应用中，机器人的运动学参数标定精度对其运动控制和路径规划至关重要。
工业机器人运动学模型标定方法
工业机器人运动学模型标定方法工业机器人在现代制造中的应用越来越广泛，对于现代制造企业降本增效、产品升级、质量控制、工人劳动条件改善等都具有十分重要的作用。
随着先进制造对高速、高精度、大承载工业机器人的需要，要求机器人系统本身须有较高的控制精度，控制精度主要通过位姿特性、轨迹特性及负载特性等指标来体现，这些是工业机器人的共性关键指标。
GB/T中关于机器人的位姿特性主要包括位姿准确度和位姿重复性。
位姿重复定位精度已经可以满足工业需求，但是在工作环境中，由于机械加工精度、装配误差、传动误差、磨损、环境影响等因素，造成机器人的实际运动学模型与理论运动学模型之间存在误差，从而影响机器人绝对定位精度。
随着对机器人的绝对定位精度要求越来越高，对提高机器人绝对定位精度的研究也成为了研究重点，通过标定技术来提高机器人绝对定位精度是国内外研究的热点。
本文主要针对工业机器人运动学模型标定中不同方法的参数建模和参数识别特点进行了比较。
1 运动学模型标定运动学模型标定主要是将影响机器人末端位姿偏差的因素归因于机器人连杆参数误差和关节角度误差，通过对运动学参数误差进行建模并借助一定的测量手段测量机器人末端位姿误差，结合参数辨识算法或数值优化算法识别出理论模型参数的误差，最后将各参数误差修正至模型参数的理论值。
研究文献表明，机器人的定位误差95%都是由于所建运动学模型不准确所造成的。
机器人运动学模型标定通常包括参数建模、误差测量、参数辨识、误差补偿四个步骤。
通过对运动学模型的参数辨识方法辨识出串联机械臂的准确参数，并对机械臂的结构误差进行补偿，从而提高机器人的绝对定位精度。
2 参数建模参数建模是建立描述机器人几何特性和运动性能的数学模型。
目前研究主要涉及到的运动学模型主要有DH模型、MDH模型、修正DH模型、S模型、CPC模型和POE模型，其中运用较广泛的是DH 模型、MDH模型和POE模型。
DH模型是最早被提出来的，其参数定义少、模型过程建立方便被广泛应用，但是模型奇异和冗余等问题突出，而且不满足误差模型完整性和连续性的要求。
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工业机器人运动学标定及误差分析
运动学标定是机器人离线编程技术实用化的关键技术之一,也是机器人学的重要内容,在机器人产业化的背景下有十分重要的理论和现实意义。
机器人运动学标定以运动学建模为基础,几何误差参数辨识为目的,为机器人的误差补
偿提供依据。
工业机器人在以示教方式工作时,以重复精度为主要指标;在以离
线编程方式工作时,主要工作指标变为绝对精度。
但是,工业机器人重复精度较
高而绝对精度较低,难以满足离线编程工作时的精度,所以需要进行运动学标定
来提高其绝对精度。
随着机器人离线编程系统的发展,工业机器人运动学标定日益重要。
本文首先综合分析了工业机器人运动学标定的一些基本理论,为之后的运动学建模和标定提供理论基础。
根据ABB IRB140机器人实际结构,本文建立
了D-H运动学模型,并讨论了机器人的正运动学问题和逆运动学问题的解;然后
指出了该模型在标定中存在的缺陷,结合一种修正后的D-H模型建立了本文用于标定的模型。
并根据最终建立的运动学模型建立了机器人几何误差模型。
本文
还在应用代数法求解机器人逆运动学问题的基础上,进行了应用径向基神经网络求解机器人逆解的研究。
该方法结合机器人正运动学模型,以机器人正解为训练样本训练经遗传算法优化后的径向基神经网络(GA-RBF网络),实现从机器人工
作变量空间到关节变量空间的非线性映射,从而避免复杂的公式推导和计算。
本文在讨论了两种构造机器人封闭运动链进行运动学标定的方法的基础上,提出了一种新的机器人运动学标定方法——虚拟封闭运动链标定法。
并对该方法的原理、系统构成进行了详细的分析和说明。
该方法通过一道激光束将末端位置误
差放大在观测平板上,能够获得更高精度的关节角的值,从而辨识出更为准确的
几何参数。
为了验证本文提出的虚拟封闭运动链标定方法的有效性和稳定性,本文以ABB IRB140机器人为研究对象,利用有关数据进行了仿真分析,最终进行了标定试验,得出结论。
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王金友. 中国工业机器人还有机会吗?' [J]. 机器人技术与应用. 2005.(02)
[2].
李如松. 工业机器人的应用现状与展望' [J]. 组合机床与自动化加工技术. 1994.(04)
[3].
赖维德. 工业机器人知识讲座——第一讲什么是工业机器人' [J].
机械工人.冷加工. 1995.(02)
[4].
世界工业机器人产业发展动向' [J]. 今日科技. 2001.(11)
[5].
人丁兴旺的机器人大家族' [J]. 网络科技时代(数字冲浪). 2002.(01)
[6].
余力. 工业机器人在西班牙的应用' [J]. 管理科学文摘. 1994.(05)
[7].
曹祥康. 关于工业机器人产业化问题的思考' [J]. 机器人技术与应用. 2000.(01)
[8].
李瑞峰. 新一代工业机器人系列产品开发' [J]. 机器人. 2001.(S1)
[9].
王永林. 工业机器人技术概述与前瞻' [J]. 兵工自动化. 2004.(04)
[10].
刘远江. 中国工业机器人市场调查' [J]. 机器人技术与应用.
2005.(02)
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