一种通过振动抑制改善工业机器人运动参数估计的方法

一种通过振动抑制改善工业机器人运动参数估计的方法

振动是在数控机床和工业机器人等工业系统上存在的普遍现象。此外，用于估计工业机器人中的关节角度位置的传感器受到振动的严重影响将导致错误的估计。本文提出了一种通过适当抑制从两个主传感器（加速度计和陀螺仪）获取的信号上的振动分量来改善工业机器人运动学参数估计的方法。卡尔曼滤波器负责过滤伪振动。另外，分别改进每个传感器获得的结果，并使用传感器融合技术来合并来自两个传感器的信息。该方法在专有硬件信号处理器中实现，并在ABB IRB 140工业机器人中进行测试，首先分析仅一个关节的运动曲线，然后评估两个融合任务的跟踪路径：一个矩形和一个圆形。这项工作的结果证明，传感器融合技术伴随着适当的振动抑制能够提供比其他技术更好的估计。

在6自由度的机器人中提出并测试了提供工业机器人的完整关节运动学和位置的系统。该系统是基于振动抑制的KF技术和融合两个主要传感器的测量。值得注意的是，尽管使用校准方法来补偿外部因素造成的误差，但是振动严重影响了机械手运动学参数的估计。 KF被证明是抑制振动的一个很好的工具，引入的延迟对获得准确的结果并无影响，所以任务可以在线使用。没有这个阶段，所有的结果都没有意义，对振动噪音的抑制是非常重要的。这些传感器的融合改进了每个传感器分别提供的测量结果。通过使用这些传感器和技术，改进了机器人运动学参数的估计。结果显示，传感器融合不受单独使用陀螺仪或加速度计引起的累积误差的影响。

刊名：SHOCK AND VIBRATION（英）

刊期：2016年2016期

作者：Elvira-Ortiz,DA et al

编译：张姣