基于改进傅里叶级数轨迹的运动学参数辨识

摘要

针对高端制造领域焊接机器人焊接效率低、精度差、运行不平稳等多种问题，提出一种基于改进傅里叶级数轨迹的焊接机器人运动学参数辨识方法 .首先，依据MDH(modified denavit-hartenberg)准则建立焊接机器人的运动学模型，并基于微分运动学建立焊接机器人的误差模型；随后，通过模式搜索算法找到最优的改进傅里叶级数轨迹，从中选出50个条件数最小的位姿点作为实验位姿集；最后，提出一种递归最小二乘方-差分进化混合（recursive least squares and differential evolution hybrid,RLS-DEH）算法，能够有效提高参数辨识的精度.以库卡（KUKA）的焊接机器人作为实验对象，验证上述方法的可行性.实验结果表明，将使用改进傅里叶级数轨迹方法得到的最优位姿集代入误差模型后，经过RLS-DEH算法辨识，焊接机器人的绝对位置平均误差从1 mm降低到0.05 mm以内，相比标定前精度提高了95%，证明了所提方法的高效性与实用性.

关键词

运动学标定 / 改进傅里叶级数轨迹 / RLS-DEH / 焊接机器人

基金资助

国家重点研发计划资助项目（2022YFB3404804）; 国家自然科学基金资助项目（52375041）