工业机器人的精度性能较大程度地影响其在各领域中的应用。为实现并联机器人的位姿测量和参数标定,设计了基于拉线传感器的位姿测量系统,并针对该系统研究了位姿测量精度的补偿方法,从而满足性能要求。首先,根据位姿测量系统的机械结构...工业机器人的精度性能较大程度地影响其在各领域中的应用。为实现并联机器人的位姿测量和参数标定,设计了基于拉线传感器的位姿测量系统,并针对该系统研究了位姿测量精度的补偿方法,从而满足性能要求。首先,根据位姿测量系统的机械结构建立其运动学模型;其次,分析位姿测量系统的传感器误差和结构参数误差,并通过误差拟合将拉线传感器的测量误差降低到0.1 mm以下;最后,通过实验验证该位姿测量系统的位姿测量精度和标定效果。实验结果表明,经过激光跟踪仪标定后的位姿测量系统的平均位置精度和平均姿态精度分别达到0.216 mm和0.055°。利用该位姿测量系统对六自由度Stewart并联机器人进行标定,标定后的六自由度Stewart并联机器人平均位姿误差从(2.706 mm, 1.067°)降低到(0.778 mm, 0.493°)。因此,所设计的基于拉线传感器的位姿测量系统能够精确测量机器人位置和姿态,并且能够满足并联机器人运动学参数标定的要求。展开更多
对于机器人特别是并联机器人替代传统数控机床进行加工是当前的主流趋势,从而对机器人的定位精度提出了更高的要求,误差补偿及运动学标定可以有效提高并联机器人末端定位精度。以新型2-R(Ps)&P(Ps)三平动自由度并联机器人为研究对象...对于机器人特别是并联机器人替代传统数控机床进行加工是当前的主流趋势,从而对机器人的定位精度提出了更高的要求,误差补偿及运动学标定可以有效提高并联机器人末端定位精度。以新型2-R(Ps)&P(Ps)三平动自由度并联机器人为研究对象,提出了基于单目视觉的运动学标定方法,从而提高此类机器人末端定位精度。基于误差闭环矢量链法构建该机构的几何误差模型,得到影响动平台末端位姿的34项几何误差源,采用Sobol算法对其进行误差灵敏度分析,找出对末端误差影响较大的误差源。采用单目相机视觉标定的方法来获取末端位姿,该方法采用Eye in Hand的标定形式,通过视觉图像算法来获取标定板中靶点位置信息进行误差测量,再构建误差辨识方程,利用最小二乘法进行辨识,最后通过修正控制系统输入的方式完成误差补偿流程,进行运动学标定试验。通过该试验,标定前后误差值Δr′均值平均下降77.16%,最大值平均下降69.46%。标定试验结果表明,所提出的运动学标定方法具有一定的有效性,该标定方法适用于同类并联机器人误差标定。展开更多
文摘工业机器人的精度性能较大程度地影响其在各领域中的应用。为实现并联机器人的位姿测量和参数标定,设计了基于拉线传感器的位姿测量系统,并针对该系统研究了位姿测量精度的补偿方法,从而满足性能要求。首先,根据位姿测量系统的机械结构建立其运动学模型;其次,分析位姿测量系统的传感器误差和结构参数误差,并通过误差拟合将拉线传感器的测量误差降低到0.1 mm以下;最后,通过实验验证该位姿测量系统的位姿测量精度和标定效果。实验结果表明,经过激光跟踪仪标定后的位姿测量系统的平均位置精度和平均姿态精度分别达到0.216 mm和0.055°。利用该位姿测量系统对六自由度Stewart并联机器人进行标定,标定后的六自由度Stewart并联机器人平均位姿误差从(2.706 mm, 1.067°)降低到(0.778 mm, 0.493°)。因此,所设计的基于拉线传感器的位姿测量系统能够精确测量机器人位置和姿态,并且能够满足并联机器人运动学参数标定的要求。
文摘对于机器人特别是并联机器人替代传统数控机床进行加工是当前的主流趋势,从而对机器人的定位精度提出了更高的要求,误差补偿及运动学标定可以有效提高并联机器人末端定位精度。以新型2-R(Ps)&P(Ps)三平动自由度并联机器人为研究对象,提出了基于单目视觉的运动学标定方法,从而提高此类机器人末端定位精度。基于误差闭环矢量链法构建该机构的几何误差模型,得到影响动平台末端位姿的34项几何误差源,采用Sobol算法对其进行误差灵敏度分析,找出对末端误差影响较大的误差源。采用单目相机视觉标定的方法来获取末端位姿,该方法采用Eye in Hand的标定形式,通过视觉图像算法来获取标定板中靶点位置信息进行误差测量,再构建误差辨识方程,利用最小二乘法进行辨识,最后通过修正控制系统输入的方式完成误差补偿流程,进行运动学标定试验。通过该试验,标定前后误差值Δr′均值平均下降77.16%,最大值平均下降69.46%。标定试验结果表明,所提出的运动学标定方法具有一定的有效性,该标定方法适用于同类并联机器人误差标定。
