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  • 机器人开发机
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  • 机器人定位误差标定模型

    千次阅读 2019-05-17 08:18:14
    新型产业环境下,工业机器人的应用范围将越来越广泛、作业任务也将越来越精细复杂,为满足现代制造技术及工艺的发展需求,工业机器人必须具备高精度、高柔性、自我维护和感应识别等特性。然而,现有机器人技术发展...

    概述

    以工业机器人为基础,构建柔性制造单元或柔性生产线,实现产品自动化、柔性化、智能化生产必将成为现代制造发展的重点。
    新型产业环境下,工业机器人的应用范围将越来越广泛、作业任务也将越来越精细复杂,为满足现代制造技术及工艺的发展需求,工业机器人必须具备高精度、高柔性、自我维护和感应识别等特性。然而,现有机器人技术发展水平与现实的应用之间尚存在较大的差距:绝对定位精度低,(在重复性应用中,采用示教的方法,较高的重复定位精度可以胜任。对于重复定位精度±0.05mm的机器人系统,其绝对定位精度一般只到2-3mm。)缺乏感知识别能力。
    高精度机器人的应用领域:汽车制造领域,航空航天制造领域,电子电器行业,军工制造领域。
    工业机器人误差补偿技术可以分为在线补偿和离线补偿两种方式。在线补偿是指借助激光跟踪仪、立体视觉测量系统、空间测量定位系统 w MPS(workspace Measuring and Positioning System)、力或加速度计等实时测量设备对机器人末端位姿进行高精度测量,得到末端位姿误差,并通过误差补偿算法直接对末端执行器的位姿进行修正。离线补偿也称为误差标定技术,是通过预先测量机器人多个关节构形下的末端位姿误差,辨识机器人运动学参数的准确值,或建立机器人空间定位误差库、温度误差库等,并将补偿数据预置在控制算法中,从而提高机器人实际作业时的位姿精度。
    在线补偿使用外部高精度测量设备来引导机器人提高运动精度。
    离线补偿通过建立离线的位姿误差模型,并将补偿数据预置到控制算法中。

    机器人运动学模型

    完备的运动学模型应具备三点特征:完整性(模型具备充足的参数来表达所有误差因素)、连续性(模型为几何参数的连续函数)、极小性(模型无冗余参数存在)。
    DH模型,在相邻两关节轴线平行时DH模型存在奇异性48,
    在相邻连杆坐标系中引入附加旋转参数的MDH模型。在相邻轴线垂直时出现奇异状态。49,50
    S模型51,利用6个参数直接描述相邻连杆坐标系之间的位姿关系,但失去了连续性。
    CPC模型,引入了冗余参数因子52,53。
    POE模型,基于旋量理论的指数积表达式,利用机器人零位下各转轴方向对其运动学进行描述,该模型满足 Roth 提出的完美模型的3 点特征,但是在实际应用中实现比较复杂。
    末端位姿测量:球杆仪,经纬仪,全站仪,三坐标测量机,摄影测量系统,激光跟踪仪等。

    机器人运动学模型标定:

    建立了kuka机器人的DH模型。设置不同的机械臂固有参数,由关节转角得到仿真末端位姿(模拟高精度测量实验数据)。由关节转角和末端位姿使用优化的方法(线性最小二乘,非线性最小二乘,扩展卡尔曼滤波法80)得到机械臂运动学模型参数。辨识到运动学模型参数的实际值后,通过修改机器人运动学模型参数的理论值可以直接计算出某关节构型对应的准确末端位姿。在实现机器人定位误差补偿时,需要根据辨识到的参数使用机器人逆运动学计算关节角度。机器人运动学模型标定的商业应用:商业化产品dynacal,caliware,motocal,rocal等标定软件。可以实现包括机器人本体标定,机器人温度补偿,工具校准,夹具对其等功能。

    机器人非模型标定:

    基于曲线拟合,空间网格,神经网络。对局部空间内位姿误差进行估计与补偿。84
    曲线拟合,需要使用优化的方法计算曲线中各个参数。
    多项式拟合步骤:选择多项式类型,决定函数大小,使用实验数据估计系数。生成改进的关节空间或者在标定空间的误差修正。

    空间网格:

    基于空间插值的定位误差标定是通过一定步长将机器人作业空间划分为一系列的立方体网格,然后测量各个网格节点处的位姿误差。对于工作空间中的任意目标点,可以用这个点周围的8个点通过加权平均的方式求出。基本步骤为:网格划分,误差测量,空间插值。

    神经网络:

    首先以关节旋转角及其对应的位姿误差分别作为输入输出来训练神经网络,利用训练好的神经网络计算机器人在不同关节构型处对应的末端定位误差,最终通过补偿机器人关节转角的方法来提高机器人绝对定位精度。或者以某一关节旋转角下的理想位姿及理想位姿和实际位姿的误差分别作为输入输出来训练神经网络。我认为最实用的是输入实际位姿,输出偏差,以便能根据实际要到的位置调整指令位置。
    基于神经网络的误差标定方法避免了复杂的建模过程,克服了参数辨识的不足。

    模型自标定:

    基于固定约束的模型自标定,不同于几何误差标定模型,操作流程可以实现自动化,可以实现在线标定。
    使用机器人视觉测量系统,从不同的位姿测量工作环境中某一个固定点,基于固定点约束建立几何误差自标定模型,辨识几何参数。

    手眼标定:

    Visp实现手眼标定的步骤:
    获取多组基座和末端执行器的位姿关系和对应的图片
    从图像计算目标相对于相机的位姿。
    由多对基-末和相-目标关系计算出相机相对于机械臂末端的位姿。

    后面会陆续给出这些模型的具体实现代码。

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    位置误差与姿态误差

    Δp=i=16(pnθiΔθi+pndiΔdi)+i=05(pnαiΔαi+pnaiΔai)+pnβ2Δβ2+pnx2Δx2+pny2Δy2+pnz2Δz2 \Delta p=\sum_{i=1}^{6}(\frac{\partial p^{n}}{\partial \theta_i}\Delta\theta_{i}+\frac{\partial p^{n}}{\partial d_i}\Delta d_{i})+\sum_{i=0}^{5}(\frac{\partial p^{n}}{\partial \alpha_i}\Delta\alpha_{i}+\frac{\partial p^{n}}{\partial a_i}\Delta a_{i})+\frac{\partial p^n}{\partial \beta_2}\Delta\beta_2+\frac{\partial p^n}{\partial x_2}\Delta x_2+\frac{\partial p^n}{\partial y_2}\Delta y_2+\frac{\partial p^n}{\partial z_2}\Delta z_2 ΔR=i=16(RnθiΔθi+RndiΔdi)+i=05(RnαiΔαi+RnaiΔai)+Rnβ2Δβ2 \Delta R=\sum_{i=1}^{6}(\frac{\partial R^{n}}{\partial \theta_i}\Delta\theta_{i}+\frac{\partial R^{n}}{\partial d_i}\Delta d_{i})+\sum_{i=0}^{5}(\frac{\partial R^{n}}{\partial \alpha_i}\Delta\alpha_{i}+\frac{\partial R^{n}}{\partial a_i}\Delta a_{i})+\frac{\partial R^n}{\partial \beta_2}\Delta\beta_2 ΔP=JpΔp=pcpn \Delta P = J_{\partial p}\Delta\partial p = p^c-p^n ΔR=JRΔR=RcRn \Delta R = J_{\partial R}\Delta\partial R = R^c-R^n Δp=[Δθ1Δθ6,Δα0Δα5,Δa0Δa0,Δd1Δd6,Δβ2,Δxt,Δyt,Δzt]T \Delta \partial p = [\Delta \theta_1\cdots\Delta \theta_6,\Delta\alpha_0\cdots\Delta \alpha_5,\Delta a_0\cdots\Delta a_0,\Delta d_1\cdots\Delta d_6,\Delta \beta_2,\Delta x_t,\Delta y_t,\Delta z_t]^T ΔR=[Δθ1Δθ6,Δα0Δα5,Δa0Δa0,Δd1Δd6,Δβ2]T \Delta \partial R = [\Delta \theta_1\cdots\Delta \theta_6,\Delta\alpha_0\cdots\Delta \alpha_5,\Delta a_0\cdots\Delta a_0,\Delta d_1\cdots\Delta d_6,\Delta \beta_2]^T Jp=[Pxθ1Pxθ61Pxθ1Pxθ62] J_{\partial p}=\begin{bmatrix} \frac{\partial P_x}{\partial \theta_1}\cdots \frac{\partial P_x}{\partial \theta_6} & 1 \\\frac{\partial P_x}{\partial \theta_1}\cdots \frac{\partial P_x}{\partial \theta_6} & 2 \end{bmatrix}\quad
    其中:

    1. pc,Rcp^c,R^c为实际测试值;
    2. pn,Rnp^n,R^n为理论名义值;
    3. xt,yt,ztx_t,y_t,z_t为工具坐标系的偏移

    注意

    1. 靶球的姿态同基坐标系,故不引入姿态误差中
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  • 工业机器人有哪些误差

    千次阅读 2018-05-28 22:08:05
    工业机器人有哪些误差,需要做哪些校准? - 阿里巴巴专栏https://club.1688.com/article/62765278.htm

    声明:本文非原创,文末声明出处,侵权必删!

           6R工业机器人系统本质上是一种半闭环的控制结构, 系统只能精确控制关节伺服电机位置, 而电机位置与机器人末端执行器位姿之间关系通过运动学确定。 理论运动学模型与实际模型之间不可避免存在误差, 因此需要通过标定提高机器人的绝对位置精度。

           在描述机器人的绝对定位误差模型时 ,传统的DH模型在相邻两关节轴线平行时 ,平行度的微小偏差将导致实际公法线的位置与理论公法线的位置存在极大偏差因此 ,需要增加绕 Y 轴的转动项 ,即扭角Ui当相邻关节轴线不平行时扭角Ui 的值定义为零 。


    图片来源:

    工业机器人有哪些误差,需要做哪些校准? - 知乎

     工业机器人的绝对定位误差模型及其补偿算法



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    工程问题:在复杂曲面类零件的加工中,对五轴数控机床的加工精度要求高。
    科学问题:加工精度通常由轮廓误差指标来衡量,然而传统误差降低策略(轮廓误差线估计和控制器设计)比较复杂。
    解决方法:针对机床的输入指令和输出末端位姿的描述数据,提出基于数据驱动的轮廓误差补偿策略。并针对机床的刀具位姿和刀轴方向分别搭建位姿和方向的两个深度神经网络,搭建了基于参考输入的误差预测系统。
    相关背景:利用迭代学习算法在线更新系统参考输入指令实现特定任务的高精度跟踪;将高斯过程用于手术机器人的精准控制;深度神经网络用于飞行器和四旋翼的动力学模型学习。
    实现方法
    首先,采集各伺服轴的输入驱动指令和机床的输出位姿;
    然后,针对刀具位姿和刀轴方向分别搭建深度神经网络,并基于数据训练的神经网络预测新的参考输入指令;
    最后,新的参考输入指令发送给控制器用于实际跟踪控制。
    其中,在网络模型的设计方面,作者针对刀具位姿和刀轴方向搭建基于数据驱动的神经网络(轮廓误差与期望轨迹的形状和刀具路径有关,与期望轨迹的运动无关)
    在这里插入图片描述
    1、以刀具路径实际位姿为网络输入,五轴驱动指令为网络目标任务搭建全连接前馈神经网络DNN1;
    2、针对末端方向与旋转轴间的关系,单独搭建以实际刀轴方向为网络输入,旋转轴驱动指令为网络目标任务的全连接前馈神经网络DNN2.
    总结与思考:
    该方案适用于任意轴数的机床运动系统,同时也适用于机器人的控制系统。然而该文章只是将传统的数学模型通过深度神经网络来实现,对于大多数的PID控制系统均有一定的适用性。
    作者采用串联两段式DNN来进行训练,然而实际上这两个网络的最终目标是有一定联系的,可以考虑将两个网络合并训练,是否会进一步降低误差。

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    千次阅读 2019-09-06 16:21:56
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空空如也

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机器人误差补偿