基于空间网格精度的机器人位姿校准方法研究

发布时间：2017-10-11 02:11

  本文关键词：基于空间网格精度的机器人位姿校准方法研究

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【摘要】：近年来,世界强国纷纷提出了自己的振兴制造业计划,如:德国的“工业4.0”、美国的“先进制造业国家战略计划”、中国的“中国制造2025”。制造业的发展方向是智能化和提高资源利用率。工业机器人的应用是制造业智能化的重要体现,其应用的领域和数量必将大大增加,这就要求其可靠性和适用性必须满足制造行业发展的基本要求。在工业机器人生产过程中,由于零件制造的不精确及装配时不可避免的偏差,使其性能和适用范围大受影响。而通过校准可以有效的提高其性能指标,因此文中对机器人的位姿校准方法进行了研究,并提出了基于空间网格精度的机器人位姿校准方法。该方法通过在机器人的笛卡尔空间和欧拉角空间分别建立空间精度控制网格,利用笛卡尔空间精度控制网格校准机器人的定位误差,用欧拉角空间的空间精度控制网格校准其姿态误差,从而实现对其位姿误差的校准,同时提高工业机器人的定位、定姿精度。工作内容如下:1)深入学习用D-H参数法和指数积公式法建立工业机器人正向运动学模型的相关知识,并比较各自的优劣之处;2)分别建立笛卡尔空间和欧拉角空间的空间精度控制网格,并通过比较用不同空间网格结构对机器人进行校准后的校准效果,找出较为理想的空间网格划分方法;3)基于建立好的空间精度控制网格分别用反距离权重插值法和粒子群优化神经网络对机器人进行定位、定姿校准;4)用文中提出的方法校准KR5ARC机器人,对所提出的方法进行验证。
【关键词】：工业机器人 空间网格 位姿校准 误差补偿
【学位授予单位】：华北理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 引言8-9
• 第1章 绪论9-20
• 1.1 工业机器人发展综述9-11
• 1.2 国外机器人技术及机器人校准技术研究发展现状11-14
• 1.2.1 国外机器人技术研究和发展现状11-12
• 1.2.2 国外机器人校准技术研究和发展现状12-14
• 1.3 国内机器人技术及机器人校准技术研究发展现状14-17
• 1.3.1 国内机器人技术研究和发展现状14-16
• 1.3.2 国内机器人校准技术研究和发展现状16-17
• 1.4 课题研究意义、研究内容和关键技术17-19
• 1.4.1 课题研究意义17-18
• 1.4.2 课题研究内容18-19
• 1.4.3 课题关键技术19
• 1.5 本章小结19-20
• 第2章 工业机器人校准技术及误差补偿模型20-39
• 2.1 工业机器人正向运动学模型20-24
• 2.1.1 机器人D-H模型20-22
• 2.1.2 机器人M-DH模型22-23
• 2.1.3 机器人POE模型23-24
• 2.2 工业机器人逆运动学解的求取方法24-35
• 2.2.1 基于Paden-Kahan子问题的逆解求取方法24-31
• 2.2.2 六自由度机器人逆解的一般求法31-35
• 2.2.3 工业机器人逆解个数35
• 2.3 机器人微分运动模型35-38
• 2.4 本章小结38-39
• 第3章 建立机器人工作空间精度控制网格及误差补偿39-49
• 3.1 空间网格划分方法39-40
• 3.2 建立笛卡尔空间中的空间精度控制网格40
• 3.3 建立欧拉角空间中的空间精度控制网格40-42
• 3.4 反距离权重插值法42-43
• 3.5 粒子群优化算法43-45
• 3.5.1 PSO算法基本原理43-44
• 3.5.2 PSO算法流程44-45
• 3.5.3 PSO算法参数设置45
• 3.6 PSO优化神经网络算法45-47
• 3.6.1 算法设计45-46
• 3.6.2 性能平价46-47
• 3.7 本章小结47-49
• 第4章 机器人位姿误差校准实验49-62
• 4.1 基于D-H模型和空间精度控制网格的机器人校准实验49-54
• 4.1.1 机器人的D-H模型49-50
• 4.1.2 建立机器人笛卡尔空间中精度控制网格及定位误差校准50-52
• 4.1.3 机器人欧拉角空间中建立精度控制网格及定姿误差校准52-54
• 4.2 基于POE模型和PSO优化神经网络的机器人校准实验54-61
• 4.2.1 机器人的POE模型54-55
• 4.2.2 建立空间精度控制网格及进行误差测量55-56
• 4.2.3 齐次坐标变换和绕任意轴旋转的关系56-57
• 4.2.4 机器人位姿误差校准方法57-58
• 4.2.5 机器人位姿误差校准实验58-61
• 4.3 本章小结61-62
• 结论62-63
• 参考文献63-68
• 致谢68-69
• 导师简介69-70
• 作者简介70-71
• 学位论文数据集71

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本文编号：1009894