基于多传感信息融合的机器人校准方法研究
数字化制造和个性化、定制化生产理念正在逐渐渗透到制造行业，智能制造更被认为是21世纪先进制造技术发展的重要方向，工业机器人作为智能制造装备中最为能动的元素，其应用范围和影响将是其它任何生产工具都不可比拟的。但是工业机器人受机构本身加工、装配误差以及日常使用过程中的磨损等因素的影响，其绝对定位精度远低于设计精度。通过标定可有效提升其绝对定位精度，因此，对机器人标定方法进行了研究，给出了一种基于多传感信息融合技术的机器人标定方法。工作内容如下： 1）深入研究了机器人建模方法。基于POE公式建立了KR5arc机器人的运动学模型，该模型不存在奇异性问题，且实现了转动关节和移动关节的统一描述。 2）研究了多传感信息融合技术。对于组成融合系统的各传感器初始采样时刻和采样频率不一致的问题，采用内插外推时间配准算法将不同步的量测数据统一到相同的时间节点上；对于各传感器量测数据空间基准不一致的问题，分别设计了位置数据配准实验和姿态数据配准实验；对经过时空配准的量测数据运用自适应加权融合算法进行融合处理，获得末端执行器位姿测量值。 3）建立了一种基于位置信息且包含关节约束条件的参数标定模型。该模型避免了传统标定模型在参数迭代识别过程中的正交化处理过程，不仅简化了计算过程，而且提高了标定结果的精度；不必推导基础坐标系与测量坐标系之间的位置变换关系，也就意味着避免了传统标定模型存在的坐标转换误差，进一步提高了标定结果的准确性；由于法兰盘坐标系的姿态信息测量过程复杂，因此运用该标定模型不但可以简化实验过程，同时降低了对测量设备的要求。 4）为了验证标定方法的有效性，以KR5arc机器人为研究对象进行了标定实验。标定后机器人的位置误差和姿态误差均有明显降低。
工业机器人;时间配准;空间配准;信息融合;误差补偿;定位精度
华北理工大学
硕士
控制科学与工程
张湧涛
2017
中文
TP242.2;TP242.62
64
2019-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）