基于点球约束的机器人误差建模与参数辨识

摘要

自动化装配对于机器人绝对定位精度提出了更高的要求，机器人理论位姿和实际位姿总存在一定的误差，若绝对定位精度过低，容易导致装配过程中零部件之间发生碰撞，严重影响装配机器人的应用与推广。为此，提出了一种基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法：1）通过在机器人末端安装的6维力传感器反馈末端受力情况，控制机器人以多种姿态使标定锥与靶标球球面重合，记录接触时各关节的位置数据；2）以靶标球球体半径为适应度函数，利用遗传算法辨识误差参数，从而建立完整的误差补偿模型。以自主研制的7自由度装配机器人为研究对象，针对装配机器人的结构特点，由正向递推建立机器人的正运动学方程，应用固定关节法与反变换法获得机器人逆运动学方程；建立机器人的运动学误差模型，预设定误差参数与位姿变换矩阵，通过牛顿迭代法获取了关节变量值，利用遗传算法进辨识误差参数，将辨识结果代入运动学模型中进行验证。采用点球式标定方法采集机器人关节数据，应用遗传算法辨识误差参数，将所得参数代入误差模型中进行实验，结果表明，绝对定位精度提升了76.74%，验证了基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法的有效性，为多自由度机器人标定研究提供了有益参考。

关键词

7自由度机器人 / 运动学 / 误差模型 / 参数辨识