基于粒子群优化算法的类Delta机器人误差分析与补偿

摘要

类Delta机器人在现代智能制造领域占据关键地位，但其误差问题严重制约了机器人的性能提升与应用拓展。本文旨在实施误差补偿策略，提升类Delta机器人的运动精度，运用机器人闭环矢量法求解机器人运动学正逆解。根据微小摄动理论构建误差源与输出误差的映射关系，分析影响机器人运动精度的30项几何误差；采用粒子群优化算法优化驱动位移参数，实现机器人动平台位姿误差补偿。通过Matlab软件进行仿真实验，获取补偿前后动平台运动误差效果图。结果表明，所建的类Delta机器人误差映射模型，借助粒子群优化算法能有效补偿误差，显著改善机器人运动精度，成功补偿动平台几何误差，x轴误差均值下降67.2%,y轴误差均值下降94.6%,z轴误差均值下降31.6%。研究为提升类Delta机器人运动精度提供有效途径，为类Delta机器人误差补偿技术从理论迈向实际应用奠定基础。

关键词

类Delta机器人 / 粒子群优化算法 / 几何误差精度 / 误差补偿 / 运动学正逆解