一种在工业机器人中应用的运动学校准方法

一种在工业机器人中应用的运动学校准方法

本文通过部分测量提出了新的高效算法和鲁棒性的动态校准算法的工业机器人。包括，只需要提供校准点的笛卡尔坐标（3DCAL）校准方法和仅需要从校准点到某些参考（1DCAL）的径向测量的另一校准技术。这两种方法都不需要定向测量，也不需要对参考系的位置的明确定位。与大多数其他类似作品不同，这两种方法都是利用原有的一个简化版本的Denavit Hartenberg（DH）的运动学模型。简化的DH(-)模型包含相对较少的误差参数，使其不仅在校准工业机械手方面具有鲁棒性和有效性，而且从计算效率的观点来看也是有利的。

本文提出一种分析方法来制定一套准则，以正确构建DH(-)模型，使其具有参数连续性和非冗余性。

本文提出了一种自动化方法生成预估误差参数，以便正确推导出机械手的DH(-)误差模型。该方法利用新的混合优化方案来对表示其相关性的误差参数进行统计分析。实验中注意到，对于本文中使用的工业机器人和类似的工业机器人，仅校准起始位置足以在大多数机器人使用中获得合适的结果。因此，本文提出一个更简单的校准模型——DH(-)(-)模型。本文采用信赖域（TR）方法来最小化两个框架（3DCAL和1DCAL）的目标函数。将所提出方法的性能与使用相同材料、数据和国际公认性能标准的最先进的商业系统（MotoCal）进行比较，实验结果表明，与MotoCal相比，本文的方法产生了更好的结果。

刊名：ROBOTICS AND COMPUTERINTEGRATED MANUFACTURING（英）

刊期：2016年第37期

作者：Messay,T et al

编译：张姣