基于指数积的youbot机械臂运动学参数辨识研究

来源 :南京邮电大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zkw8229630
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随着科技的进步与信息社会的发展,在航空、医药以及电子产品制造等领域,机器人发挥着重要的作用。在工业生产制造过程中,机器人较高的精度决定了工艺产品的成色。机器人作为生产的主体,受到环境变化、装配形变、齿轮传动、机械磨损等各种因素的影响,导致机器人的内部几何名义参数不能精确地表达机器人执行器末端实际位姿与各个关节之间的关系。因此,需要对机器人的运动学参数进行定期标定。如今,市场上所建立的机器人模型主要运用D-H模型标定方法,虽然此方法较容易实现,但是D-H模型不具备完整性、连续性、参数极小性的特点,极大地影响了机器人作业的性能;同时,在进行运动学参数辨识时,也制约了参数标定方法的实现与应用。本文基于旋量理论,描述机器人运动特性。所采用的指数积建模方法能够很好地克服这些缺点。因此,本文依托南京邮电大学机器人实验室内的Kuka-Youbot机器人作为研究对象,深入研究机器人误差分布问题,并对机器人误差源进行标定与补偿。本文取得的主要成果如下:1.首先,应用李代数、旋量理论描述了机械臂的运动学关系,针对五自由度关节型机器人运动学特性,建立了全局指数积、局部指数积和改进指数积的运动学误差模型。2.针对机器人运动学误差分布,采用全局指数积、局部指数积和改进指数积进行机器人运动学建模。随后基于运动学关系,给出了机器人雅克比矩阵,并且通过仿真软件Matlab进行了数值仿真,分析了一阶线性误差成分以及二阶误差成分的影响。3.基于传统参数标定方法,利用指数积运动学模型,建立了相应的齐次变换误差模型,并且采用空间两点之间的距离误差描述机器人执行器末端的绝对定位精度,给出了基于指数积运动学模型的距离误差标定模型。在辨识过程中发现雅克比矩阵出现奇异现象,采用QR分解以及施密特正交法对冗余参数进行修正,最终实现所有参数的辨识。4.在课题实验部分,测量设备选用天远三维扫描仪。测量精度达到0.02毫米,确保数据采集的精确度,并能对标定前后的机器人末端位姿进行对比分析。在实验的过程中,三维扫描仪单次测量范围较小,需要多次测量拼接数据,才能充分表达机器人末端点相对于机器人基坐标系的空间位置信息,再将采集到机器人位姿信息加入到距离误差模型中进行辨识。最后针对Kuka-Youbot这一型号机器人,应用改进的距离误差方法进行了标定实验,结果显示采用改进的POE标定辨识方法使得机器人末端的距离误差大幅降低,同时机器人绝对位置精度明显提高,标定后的Kuka-Youbot机器人到位精度完全能够到达工业要求。
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