基于MDH模型的工业机器人运动学标定技术的研究

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随着工业机器人的应用范围越来越广泛,人们对工业机器人的精度也提出了更高的要求。工业机器人的重复定位精度高,但其绝对定位精度低的特点限制了其在一些领域中的应用。标定技术是目前提高工业机器人绝对定位精度的最有效的方法之一。本文通过对工业机器人运动学标定技术进行研究,旨在提高工业机器人的绝对定位精度。本文以IRB4600型工业机器人为研究对象,首先根据D-H建模方法,建立了工业机器人的运动学模型,进行了正运动学和逆运动学的推导,采用Robotics工具箱对所建立的运动学模型进行了仿真验证。对影响机器人末端定位精度的因素进行了分析,针对D-H模型在平行轴处的奇异性和参数突变性的问题,本文采用MDH建模方法在平行轴处建模,然后基于微分变换的思想推导出了机器人的定位误差模型,采用最小二乘法进行参数辨识,采用预补偿的方式对机器人进行误差补偿。误差模型中存在的冗余性参数会对参数辨识的准确性产生很大的影响。针对这一情况,首先在理论上分析了误差模型中的冗余参数对参数辨识精度的影响,然后采用Khalil提出的误差分析方法,通过对相邻关节几何关系的推导,分析了不同结构的串联机器人位置误差模型中的冗余性参数。最后以IRB4600型工业机器人为对象对冗余性参数的分析进行了仿真验证。在机器人的整个工作空间内采集标定所需的数据,对机器人进行了标定实验。实验结果表明,经过标定机器人的绝对定位精度提高了89.75%,机器人的末端绝对定位误差可保证在0.5mm以内。通过对比采集点处去除冗余参数和未去除冗余参数的误差补偿结果,验证了冗余参数分析的正确性。另外对机器人进行了较小的局部工作空间的标定实验,通过在局部工作空间内和局部工作空间外采集测试点,来对比两次不同范围标定的误差补偿效果,结果显示通过缩小标定空间,可以进一步提高机器人在标定空间内的绝对定位精度。
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