面向標定的工業(yè)機器人建模及參數(shù)辨識方法研究.pdf

1、隨著國內工業(yè)機器人應用范圍的不斷擴大和完成復雜任務的需要，機器人的精度要求越來越高。機器人標定能夠用最小的代價彌補機器人本體的各種因素導致的變形，改善機器人的絕對定位精度，而不需要改變機器人結構提高傳動機構的性能。本課題旨在對機器人標定技術的建模方法和參數(shù)辨識方法進行深入研究，以能夠高效率完成工業(yè)機器人的標定和提高機器人絕對定位精度任務。
　　根據(jù)研究文獻表明，機器人的定位誤差95％都由于所建運動學模型不準確所造成的。目前機器人標

2、定模型大部分都是基于4自由度參數(shù)的DH模型，但是它的缺陷是運動學參數(shù)奇異性和突變問題。針對這一狀況，本文首先建立了5自由度的MDH模型，然后建立了6自由度的CPC模型和MCPC模型，這兩個模型具備參數(shù)完備性和連續(xù)性能夠完成姿態(tài)誤差的標定補償。并運用Robotics工具箱和MATLAB的GUI界面，使用數(shù)值和圖形相結合驗證了所建四種運動學模型的正確性。
　　結合運動學模型和微分變換法，推導了機器人的雅可比矩陣，建立了機器人標定的位置

3、誤差模型、相對距離誤差模型和最小約束誤差模型，并微分推導距離誤差模型，建立了機器人相對距離平方差誤差模型。
　　針對OTC弧焊機器人，分析了機器人誤差的來源，并在四個運動學模型的基礎上，分析了各個運動學模型參數(shù)對機器人末端位置精度的敏感性和影響規(guī)律，為工業(yè)機器人的零件加工、精度分配和標定的參數(shù)補償提供了理論依據(jù)。
　　標定使用的誤差模型由于存在冗余性參數(shù)，會嚴重影響運動學參數(shù)辨識的準確性和魯棒性。針對這一狀況，首先在理論上對

4、運動學模型進行冗余性參數(shù)分析的必要性進行了探討。然后在DH模型和MCPC模型的標定模型基礎上，通過雅可比矩陣的推導，分析了相鄰關節(jié)系數(shù)矩陣的相關性，據(jù)此在理論上得出了不同辨識條件和構型的串聯(lián)機器人廣義的兩種運動學模型標定的位置誤差誤差模型、距離誤差模型和距離平方差誤差模型的冗余性參數(shù)。并以OTC六自由度弧焊機器人為對象進行了冗余性參數(shù)仿真實驗驗證。
　　運用最小二乘法、優(yōu)化算法、遺傳算法和模擬退火算法四種參數(shù)辨識算法，設計了標定的