六自由度工业机器人运动学标定方法研究
发布时间：2022-02-08 23:45
随着电子科技的发展与生产技术的提高,机器人越来越多地应用于社会服务和工业生产。机器人定位精度作为评估机器人性能的一个重点指标,对机器人运动的稳定性、准确性和可靠性具有重大影响。尤其是在工业生产上,由于机械系统随着科技的发展变得越来越精密和复杂,加工、形变等因素造成工业机器人精度误差较大的问题越来越受重视。本文以标定方法对六自由度工业机器人的几何参数误差问题进行参数辨识和误差补偿研究,提高机器人的定位精度,主要研究内容包括以下三个方面。（1）基于D-H法构建IRB-1410型工业机器人的运动学模型并进行正逆运动学分析。介绍D-H建模原理,结合机器人性能参数求得机器人的几何参数,建立IRB-1410型机器人正运动模型。采用封闭解法计算多组逆解,结合最短路径原理选取最优解得到逆运动学模型,利用MATLAB对运动学模型的正确性进行验证。（2）针对各参数误差对末端位置误差具有不同影响程度这一问题,提出一种基于MD-H误差模型计算各参数误差对末端位置误差的影响权重的方法。基于MD-H法和微分变换原理建立误差模型,再构建六个关节角随时间统一变化的函数,确保每个连杆几何参数都参与运动造成误差积累。基于...
【文章来源】：江西理工大学江西省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
IRB-1410型工业机器人
第二章六自由度工业机器人运动学分析15图2.5IRB-1410型工业机器人外形尺寸和运动范围表2.1IRB-1410型工业机器人性能参数项目参数承重能力5kg重复定位精度0.05mm作业半径1440mm运动轴数6动作位置动作类型活动范围轴1旋转动作-170°到170°轴2手臂动作-70°到70°轴3手臂动作-65°到70°轴4旋转动作-150°到150°轴5弯曲动作-115°到115°轴6转向动作-300°到300°2.3.3IRB-1410型工业机器人运动学建模根据2.3.1节中所述的构建D-H模型步骤和D-H参数确立原则，结合图2.5中IRB-1410型工业机器人外形尺寸可以构建其各连杆坐标系并定义运动参数，如图2.6所示。结合表2.1中IRB-1410型工业机器人的相关性能参数，获得其D-H参数值，如表2.2所示。
第二章六自由度工业机器人运动学分析23图2.7机器人初始位姿构型从图2.6与图2.7可以发现，仿真出来的机器人模型位置和姿态都与实际机器人初始位姿相同，末端位置都为=955mm，=0mm，=720mm。说明构建的机器人正运动学模型是正确的。给定目标位姿=1000.5890100.2530010.950001，通过2.3.2节中推导流程编写MATLAB程序仿真求解得出八组逆运动学解，如表2.3所示。表2.3八组逆运动学解序号1rad2rad3rad4rad5radrad1-0.4057-1.8544-0.00410.00001.2913-2.73592-0.4057-1.8544-0.00413.1416-1.29130.40573-0.4057-0.27882.8154-0.00000.0473-2.73594-0.4057-0.27882.81543.1416-0.04730.405752.73593.47290.47763.14160.1463-2.735962.73593.47290.47760.0000-0.14630.405772.73594.49872.33373.14160.9766-2.735982.73594.49872.33370.0000-0.97660.4057根据表2.3中求得机器人的八组关节角逆解分别带入到正运动学模型中，由此可以得到八个逆解仿真计算得出的MATLAB正运动学三维模型，如图2.8所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于自适应粒子群遗传算法的柔性关节机器人动力学参数辨识[J]. 王跃灵,旺玥,王琪,王洪斌. 计量学报. 2020(01)
[2]基于零力控制的机器人标定技术研究[J]. 朱其新,尹一伊,陈健亨,张国平,朱永红. 制造业自动化. 2019(11)
[3]利用Leica激光跟踪仪对工业机器人现场标定的方法[J]. 李新,茅晨,马涛,唐迅捷. 计量技术. 2019(11)
[4]基于激光扫描测量臂的工业机器人运动学标定[J]. 张绪烨,李群明,韩志强,郭惟伟. 机械传动. 2019(11)
[5]工业机器人故障分析及可靠性测试的必要性[J]. 郑旭,李亚光,邱辉. 中国仪器仪表. 2019(10)
[6]一种用于机器人避障的深度相机姿态自标定方法[J]. 陈锦龙,杜江,安成,肖倩宏,宋弦. 光学与光电技术. 2019(05)
[7]基于激光位移传感器与标准样板的机器人几何参数标定[J]. 厉志飞,陈刚,赵建峰,徐志玲. 计量技术. 2019(09)
[8]一种新型机器人自标定装置及其算法[J]. 谷乐丰,杨桂林,方灶军,王仁成,郑天江. 机器人. 2020(01)
[9]焊接机器人系统可靠性设计技术的应用[J]. 邹俊,周正华. 电子技术与软件工程. 2019(16)
[10]两步误差补偿法提高工业机器人绝对定位精度[J]. 朱江新,刘吉刚,田硕,陈琳,梁旭斌,潘海鸿. 机械科学与技术. 2020(04)
博士论文
[1]六自由度工业机器人定位误差参数辨识及补偿方法的研究[D]. 杜亮.华南理工大学 2016
硕士论文
[1]6自由度机器人位姿误差建模与补偿方法研究[D]. 覃志奎.华中科技大学 2018
[2]工业机器人的PSO模型辨识与直接示教研究[D]. 洪学劲峰.浙江工业大学 2017
[3]六自由度工业机器人运动学参数辨识方法研究[D]. 孙国庆.昆明理工大学 2017
[4]面向标定的工业机器人建模及参数辨识方法研究[D]. 张虎.哈尔滨工业大学 2015
[5]基于粒子群算法的并联机器人位姿误差建模与补偿方法研究[D]. 李冰冰.东北大学 2014
[6]基于无线传感网的隧道巡检机器人定位方法研究[D]. 步显廷.华北电力大学 2014
[7]遗传算法在机器人运动学参数辨识的应用研究[D]. 梅高铭.哈尔滨理工大学 2009
本文编号：3615977
【文章来源】：江西理工大学江西省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
IRB-1410型工业机器人
第二章六自由度工业机器人运动学分析15图2.5IRB-1410型工业机器人外形尺寸和运动范围表2.1IRB-1410型工业机器人性能参数项目参数承重能力5kg重复定位精度0.05mm作业半径1440mm运动轴数6动作位置动作类型活动范围轴1旋转动作-170°到170°轴2手臂动作-70°到70°轴3手臂动作-65°到70°轴4旋转动作-150°到150°轴5弯曲动作-115°到115°轴6转向动作-300°到300°2.3.3IRB-1410型工业机器人运动学建模根据2.3.1节中所述的构建D-H模型步骤和D-H参数确立原则，结合图2.5中IRB-1410型工业机器人外形尺寸可以构建其各连杆坐标系并定义运动参数，如图2.6所示。结合表2.1中IRB-1410型工业机器人的相关性能参数，获得其D-H参数值，如表2.2所示。
第二章六自由度工业机器人运动学分析23图2.7机器人初始位姿构型从图2.6与图2.7可以发现，仿真出来的机器人模型位置和姿态都与实际机器人初始位姿相同，末端位置都为=955mm，=0mm，=720mm。说明构建的机器人正运动学模型是正确的。给定目标位姿=1000.5890100.2530010.950001，通过2.3.2节中推导流程编写MATLAB程序仿真求解得出八组逆运动学解，如表2.3所示。表2.3八组逆运动学解序号1rad2rad3rad4rad5radrad1-0.4057-1.8544-0.00410.00001.2913-2.73592-0.4057-1.8544-0.00413.1416-1.29130.40573-0.4057-0.27882.8154-0.00000.0473-2.73594-0.4057-0.27882.81543.1416-0.04730.405752.73593.47290.47763.14160.1463-2.735962.73593.47290.47760.0000-0.14630.405772.73594.49872.33373.14160.9766-2.735982.73594.49872.33370.0000-0.97660.4057根据表2.3中求得机器人的八组关节角逆解分别带入到正运动学模型中，由此可以得到八个逆解仿真计算得出的MATLAB正运动学三维模型，如图2.8所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于自适应粒子群遗传算法的柔性关节机器人动力学参数辨识[J]. 王跃灵,旺玥,王琪,王洪斌. 计量学报. 2020(01)
[2]基于零力控制的机器人标定技术研究[J]. 朱其新,尹一伊,陈健亨,张国平,朱永红. 制造业自动化. 2019(11)
[3]利用Leica激光跟踪仪对工业机器人现场标定的方法[J]. 李新,茅晨,马涛,唐迅捷. 计量技术. 2019(11)
[4]基于激光扫描测量臂的工业机器人运动学标定[J]. 张绪烨,李群明,韩志强,郭惟伟. 机械传动. 2019(11)
[5]工业机器人故障分析及可靠性测试的必要性[J]. 郑旭,李亚光,邱辉. 中国仪器仪表. 2019(10)
[6]一种用于机器人避障的深度相机姿态自标定方法[J]. 陈锦龙,杜江,安成,肖倩宏,宋弦. 光学与光电技术. 2019(05)
[7]基于激光位移传感器与标准样板的机器人几何参数标定[J]. 厉志飞,陈刚,赵建峰,徐志玲. 计量技术. 2019(09)
[8]一种新型机器人自标定装置及其算法[J]. 谷乐丰,杨桂林,方灶军,王仁成,郑天江. 机器人. 2020(01)
[9]焊接机器人系统可靠性设计技术的应用[J]. 邹俊,周正华. 电子技术与软件工程. 2019(16)
[10]两步误差补偿法提高工业机器人绝对定位精度[J]. 朱江新,刘吉刚,田硕,陈琳,梁旭斌,潘海鸿. 机械科学与技术. 2020(04)
博士论文
[1]六自由度工业机器人定位误差参数辨识及补偿方法的研究[D]. 杜亮.华南理工大学 2016
硕士论文
[1]6自由度机器人位姿误差建模与补偿方法研究[D]. 覃志奎.华中科技大学 2018
[2]工业机器人的PSO模型辨识与直接示教研究[D]. 洪学劲峰.浙江工业大学 2017
[3]六自由度工业机器人运动学参数辨识方法研究[D]. 孙国庆.昆明理工大学 2017
[4]面向标定的工业机器人建模及参数辨识方法研究[D]. 张虎.哈尔滨工业大学 2015
[5]基于粒子群算法的并联机器人位姿误差建模与补偿方法研究[D]. 李冰冰.东北大学 2014
[6]基于无线传感网的隧道巡检机器人定位方法研究[D]. 步显廷.华北电力大学 2014
[7]遗传算法在机器人运动学参数辨识的应用研究[D]. 梅高铭.哈尔滨理工大学 2009
本文编号：3615977
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