摘要：绳索驱动的分段式蛇形空间机械臂通常具有相同结构的模块化关节,能够在狭小空间中灵巧操作,其精度是制约机器人发展的主要因素。为了提高蛇形空间机械臂的位置精度,指导蛇形空间机械臂的精度设计,以单个2-DOF关节为对象,提出一种正则化的运动学标定方法。首先,对具有多重映射关系的2-DOF关节的运动学进行分析,通过矩阵全微分理论建立包含所有几何误差参数的误差模型。然后,对2-DOF关节各部件的所有误差源进行灵敏度分析,依据3σ原则和理想的位置精度设计指标指导各部件的公差设计。最后,考虑所有的制造和装配误差,采用正则化方法对2-DOF关节进行误差辨识,用于补偿控制器中的名义运动学模型。结果表明,经过修正后的运动学模型的位置精度提高了50%,验证了运动学标定的有效性。

摘要：三自由度并联构型稳定平台常用作船载稳定平台对船舶扰动进行补偿,姿态精度是并联构型姿态稳定平台的重要性能指标,由于机构中各项几何与非几何误差源之间具有强耦合、非线性等特点,难以建立包含全部误差源的误差模型用于运动学标定.针对该问题,本文提出了一种基于等效误差模型以及RBF神经网络的关节空间误差补偿方法,该方法首先基于伪误差理论将因几何、非几何误差引起的机构动平台姿态误差等效视为仅由驱动关节杆长误差所引起,进而采用RBF神经网络建立了名义驱动关节变量与驱动关节杆长伪误差之间的非线性映射模型.此后,为提升网络泛化性能与动平台姿态误差预测精度,针对性地设计了一种二级分层网络训练方法,下层构建网络线性结构,上层采用粒子群优化(PSO)算法同步全局优化网络扩展常数与正则化参数.最后,采用PSO-RBF在3-UPS/S并联姿态稳定平台上开展了关节空间等效误差预测仿真和作业空间误差补偿实验研究,结果表明,本文所提方法具有高度的灵活性和适用性,可高精度刻画名义驱动变量与驱动关节杆长伪误差之间的映射关系,且网络输出变量可直接用于运动学标定,关节空间中的杆长精度提升了93.6%,作业空间中的姿态精度提升了92.3%,有效提升了标定效率与精度,验证了所提方法的正确性和有效性.

摘要：将大型工业机器人引入航天制造领域,能够实现航天装备的高精度和可靠性。为了提高机器人绝对定位精度,更好地适应航天领域产品装配需求,基于改进的D-H(MD-H)模型,提出了大型工业机器人运动学标定及精度补偿方法。首先在误差建模中加入了坐标系转换误差和靶球安装误差,建立了更为完善的标定误差模型。然后通过激光跟踪仪对末端靶球进行测量来获得实际位姿数据,并采用改进的迭代最小二乘法辨识出误差参数。最后根据计算误差对机器人进行修正与补偿,完成运动学标定过程。为验证辨识方法的有效性,以KUKA KR1000 Titan大型工业机器人为研究对象进行仿真和实验。结果表明,经过标定补偿后的机器人末端平均定位误差由1.122mm降低到0.340mm,平均定位精度提升了约70%,补偿后机器人的绝对定位精度得到明显改善。

摘要：以一种新型3自由度并联动力头——A3头为对象,研究基于球杆仪检测信息的运动学标定方法。通过将误差闭环方程向支链驱动与约束方向投影,建立球杆仪检测信息与支链几何误差源的线性映射模型,所建模型可有效地分离出影响动平台可补偿和不可补偿精度的几何误差源。在此基础上,提出一种具有分层递阶格式的运动学标定方法,即首先识别出初始位形的支链零点误差,其次利用球杆仪识别其他几何误差源。计算机仿真和试验结果表明,所提出的运动学标定方法是有效的。

摘要：该文以一台5轴混联机床为对象,对运动学标定中的测量轨迹评价和误差补偿进行实验研究。根据矢量闭环方程和一阶摄动法,分别建立了混联机床的运动学模型和误差模型。基于向量非正交度的描述方法,提出了一种用于评价测量轨迹的指标。利用该指标设计两个不同测量轨迹,并分别进行了标定实验研究,验证了指标的有效性。分析和比较了基于运动学正解和逆解的误差补偿方案,并通过标定实验验证了基于运动学逆解的误差补偿方案更能有效提高该机床的精度。"S"形试件切削实验结果显示94%的测点合格,验证了该指标和误差补偿方案的有效性。

摘要：以SR165型六自由度工业机器人为研究对象,建立了D-H模型和MD-H模型相结合的机器人运动学模型,在运动学方程的基础上运用全微分推导机器人误差方程.运用最小二乘法和Levenberg-Marquardt法分别进行运动学标定仿真,得到Levenberg-Marquardt法的辨识效果更好.利用激光跟踪仪设计了运动学标定实验,标定后机器人末端最大误差和平均误差分别减小86.79%和92.67%.

摘要：为了提高飞行模拟器运动系统的控制精度,针对电动Stewart六自由度运动平台,利用测量相对位姿的方法进行运动学误差分析和标定。根据Stewart平台结构特点,提出回转误差及回转补偿算法。由并联机构运动学方程和矢量闭环特性,建立Stewart平台运动学误差模型及优化标定算法。采用基于容错编码技术的标记块设计方案提高测量系统的稳定性,利用Basler工业级摄像机实现对上平台位姿跟踪与测量,获取上平台相对位姿,根据标定模型及优化算法辨识系统结构误差参数并补偿。最终测量数据与实验结果验证了标定算法的有效性,提高了Stewart平台控制精度。

摘要：基于6-PUS/UPS并联机构,首先建立含结构误差的运动学反解模型;使用遗传算法建立其标定模型,通过Matlab编程验证了模型的正确性和有效性;提出了一种利用球杆仪、高度游标卡尺和双轴倾角传感器配合测量动平台位姿的标定方案;最后进行标定实验及误差补偿,提高了该并联机构的精度。

摘要：针对一台平面3自由度并联机床的运动学标定,提出一种基于最少参数线性组合的分步运动学标定方法.该方法利用并联机器多参数耦合误差传递系统中的参数线性组合映射关系,将一般运动学标定中参数的误差建模、辨识和误差补偿,改变为参数线性组合的误差建模、辨识和误差补偿.首先由最少参数线性组合的4个定理进行辨识性分析,确定出影响机床终端绝对和相对精度的最少参数线性组合;然后给出工程实际中常用的基本绝对测量方式和基本相对测量方式,逐一进行最少参数线性组合的辨识性分析,抗干扰指标的抗扰动性能计算,兼顾测量成本的条件下,设计出最少参数线性组合的分步测量方案、分步辨识和分步误差补偿方案,完成运动学标定.最终的实验结果证明这种方法具有如下优点:(1)消除了其他无关参数的影响;(2)反映了误差传递中的参数线性组合映射关系,提高了参数辨识的准确性;(3)方法简洁高效,最终的机床精度已经接近测量扰动精度.因此,该方法不仅可用于这台平面3自由度并联机床,也可适用于其它运动学非线性弱的并联机器.

摘要：并联机器人运动学误差的标定是并联机器人工程应用的主要问题之一,测量位形的选择和辨识算法对参数辨识结果和误差补偿效果有重要影响。工程实践中,为了提高测量效率或者受到测量环境的限制,往往利用布置简单和数量较少的位形获取测量数据,这可能导致所构造的线性回归模型出现强复共线性,为此提出了一种残差比例指标的测量位形优选方法和一种主元分析的几何误差源辨识算法来实现变量空间的降维操作,二者可有效地提高测量效率,改善辨识算法的鲁棒性和抗差能力。通过计算机仿真验证了所提方法正确可行。