考虑关节回差的工业机器人精度补偿方法

工业机器人由于绝对定位精度低的缺点一直难以应用于航空航天高精制造领域。影响机器人定位误差的因素较多,对精确建立其误差模型提出了严峻的挑战。现有的建模方法通常将机器人定位误差与其位姿关联,忽略了同一位姿下关节回差对其定位误差的影响。为提高工业机器人绝对定位精度,提出了一种考虑关节回差的工业机器人误差相似度精度补偿方法。基于改进的Denavit-Hartenberg模型建立了包含机器人几何误差、坐标系误差和传动误差的综合辨识模型,利用最小二乘法辨识了关节回差。根据辨识得到的关节回差等参数构建了误差相似度模型,使用3种型号的机器人验证了该方法对提高机器人绝对定位精度的可行性和通用性,最终通过KUKA KR500-3机器人进行了制孔试验验证。试验结果表明,该方法相较于传统方法将机器人定位误差降低了约0.1 mm,精度提高了30%以上,制孔孔位精度从0.701 mm提升至0.134 mm,为有效提高工业机器人的绝对定位精度提供了一种技术手段。     

基于机械关节反馈的机器人精度补偿技术

工业机器人因其高柔性和低成本而正被越来越多地应用于飞机自动化装配生产线中,但其绝对定位精度差一直是制约其发展的瓶颈。为了进一步提高机器人末端的定位精度,提出了基于机械关节反馈的机器人定位精度补偿方法,该方法通过在机器人的关节处安装绝对式光栅尺,将关节伺服引入到机器人的控制中,来实现机器人关节的闭环控制,从而降低关节误差对末端位置的影响,提高关节的定位精度。试验结果表明,机器人的绝对定位误差由补偿前的最大值1.125mm降低到0.167mm,该方法能够有效地降低机器人的绝对定位误差,实现机器人的高精度控制。     

基于误差相似性的移动机器人定位误差补偿

对由AGV承载的工业机器人组成的AGV式移动制孔机器人的定位误差补偿方法进行了研究。在面向飞机装配的AGV式移动制孔机器人系统中，利用激光跟踪仪构建坐标系，提出了AGV式移动制孔机器人机座坐标系的换站方法，能更好地适应飞机制造多品种、小批量的特点。基于对AGV式移动制孔机器人定位误差源的分析，利用定位误差相似性，提出针对AGV式移动制孔机器人的基于反距离加权定位误差的空间插值与补偿方法，克服了现有技术对于AGV式移动制孔机器人定位误差补偿的局限性。以AGV搭载的KUKA KR480型工业机器人制孔系统作为试验对象，通过试验选取最优网格步长，补偿结果表明，能将系统综合定位误差平均值由补偿前的1.045 mm降低到0.227 mm，最大绝对定位误差由补偿前的2.727 mm降低到0.478 mm，降低了82.47%，该方法能有效提高AGV式移动制孔机器人的绝对定位精度。     

基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法

工业机器人由于高效率、低成本被广泛应用于智能制造业,但较低的绝对定位精度限制了其在高精度制造领域的推广应用。为提升机器人绝对定位精度并解决传统复杂的误差建模问题,提出了一种基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法。首先在笛卡尔空间进行拉丁超立方采样规划,获得目标点姿态对误差的影响规律;然后建立基于遗传粒子群算法优化深度神经网络(GPSO–DNN)的定位误差预测模型,实现对误差的预测和补偿;最后为验证该方法的准确性和优越性,与其他误差补偿模型进行对比。试验结果表明,基于GPSO–DNN的定位误差补偿方法的补偿精度最高,定位误差由补偿前的1.529mm减小为0.343mm,精度提高了77.57%。该方法能有效补偿机器人定位误差,大幅提高机器人的定位精度。     

基于ELM的航空制孔机器人定位精度补偿方法

针对航空制孔机器人绝对定位精度补偿中存在的建模复杂及运算量大的问题,提出了一种基于极限学习机的绝对定位精度补偿方法。该方法通过将机器人视为一个黑箱系统,忽略机器人的几何因素和非几何因素的影响,通过高精度的激光跟踪仪测量获得机器人的末端运动误差,采用极限学习机建立机器人误差预测模型。由机器人误差预测模型获得机器人在期望位置的位置偏差,通过修正机器人位置坐标来实现机器人的绝对定位精度补偿。最后该方法在航空制孔机器人上进行了试验,试验结果显示机器人的绝对位置误差的平均值和最大值分别降低了75.69%和78.16%。     

机器人自动制孔中绝对定位误差的分析与补偿

由于机器人绝对定位精度相对较低,无法直接满足自动制孔的孔位精度要求。为了提高机器人自动制孔的孔位精度,对机器人绝对定位误差进行了研究。首先,阐述了绝对定位误差的来源和产生过程,并通过理论分析和相关试验,证明了绝对定位误差会对机器人基坐标系的平移分量和姿态变换分量产生不同程度的影响。然后,为了补偿由于基坐标系标定不准确所引起的坐标转换误差,从飞机曲面构造原理角度,提出了一种基于误差Coons曲面函数的补偿方法。制孔试验表明,采用基于误差Coons曲面函数的补偿方法,可以使得坐标转换误差得到有效的补偿。机器人自动制孔的孔位平均位置误差为0.205mm,最大位置误差为0.343mm,满足孔位精度在0.5mm以内的要求,实现了机器人自动化精确制孔。     

面向飞机自动化装配的工业机器人标定技术

将工业机器人用于飞机的自动化装配有着很高的定位精度要求,对六自由度KUKA机器人的定位精度补偿方法进行了研究,该方法通过建立机器人运动学误差模型,以Levenberg-Marquardt阻尼迭代最小二乘法求出适合机器人标定空间的各参数误差最优值并以Kuka机器人为实验平台进行试验验证。经过补偿后,标定空间内机器人的绝对定位精度得到极大改善,可以满足飞机自动化装配的精度要求。     

机器人铣削系统精度控制方法及试验

新一代航空航天器大量使用一体化复杂大部件作为主要结构，传统机床难以满足其高质量、高效率、高柔性的加工需求，以工业机器人为载体的加工系统是解决该问题的有效新途径，但面临机器人精度低、刚性差的瓶颈。为提高工业机器人的加工精度，搭建了基于数控系统的机器人铣削系统，提出了关节空间-笛卡尔空间分级精度补偿方法。静载试验结果表明，机器人的重复定位精度由0.154 mm提高到0.039 mm,提高了74.68%;绝对定位精度由1.307 mm提高到0.156 mm,提高了88.06%;轨迹精度由1.346 mm提高到0.181 mm,提高了86.55%,实现了点位与轨迹精度的在线实时补偿。铣削试验结果表明，复合材料舱段铣削精度达到0.22 mm,表面粗糙度优于Ra4.8,机器人铣削系统能够满足航空航天零部件的加工精度要求。     

工业机器人绝对定位误差补偿方法

现场环境下工业机器人连续作业运行容易导致定位漂移问题,利用外部高精度测量系统获取其末端执行器精确三维位置信息是机器人绝对定位误差的有效补偿方式.针对误差补偿三维测量高效率、高精度、高适应性要求,提出了一种基于工作空间测量定位系统的工业机器人精度补偿方法.利用测量定位系统的动态特性,设计了针对机器人工作轨迹空间的网格划分...     

面向飞机自动钻铆系统的工业机器人精度补偿技术

新型飞机对我国航空制造业提出了更高的要求,工业机器人在飞机自动钻铆系统中的应用越来越广泛.由于工业机器人自身的绝对定位精度无法满足飞机自动钻铆系统的精度要求,研究机器人的精度补偿技术显得至关重要.分别对基于运动学标定、基于非参数标定和基于实时反馈的机器人精度补偿技术进行了简要的介绍.     

一种适用于曲面结构的机器人制孔误差在线补偿技术

针对工业机器人应用于飞机零部件自动钻孔时各项误差累积造成制孔精度差的问题，提出一种利用单应关系计算机器人驱动坐标三维偏差，以在线补偿机器人制孔精度的方法。首先利用外部测量设备建立机器人制孔系统中各坐标系关系；在标定阶段，通过以一定倾斜角度固联于机器人末端的相机拍摄一幅安装于制孔工作平面上与刀轴正对的平面标定板图像，并据此完成基于单应变换的手-眼关系标定；在实际制孔过程中，机器人在测距传感器及相机的辅助下，从基准孔理论坐标对应的姿态，不断调整至基准孔正上方理想位置，通过手-眼关系计算基准孔实际位置对应的机器人驱动坐标，然后根据一组基准孔的机器人三维驱动误差，计算三维驱动误差变换矩阵，据此获得这组基准孔邻域范围内各待钻孔的机器人驱动坐标补偿量，从而实现待钻孔定位误差补偿。以飞机结构实验件为对象进行了模拟制孔验证，实验结果表明，补偿前待钻孔三维综合定位误差和法向误差测量值范围分别为2.28~2.85 mm和2.09°~3.93°，平均为2.55 mm和3.30°，补偿后制孔最大误差分别不超过0.30 mm和0.21°，满足自动制孔位置精度要求。     

Determination of optimal samples for robot calibration based on error similarity

Industrial robots are used for automatic drilling and riveting.The absolute position accuracy of an industrial robot is one of the key performance indexes in aircraft assembly,and can be improved through error compensation to meet aircraft assembly requirements.The achievable accuracy and the difficulty of accuracy compensation implementation are closely related to the choice of sampling points.Therefore,based on the error similarity error compensation method,a method for choosing sampling points on a uniform grid is proposed.A simulation is conducted to analyze the influence of the sample point locations on error compensation.In addition,the grid steps of the sampling points are optimized using a statistical analysis method.The method is used to generate grids and optimize the grid steps of a Kuka KR-210 robot.The experimental results show that the method for planning sampling data can be used to effectively optimize the sampling grid.After error compensation,the position accuracy of the robot meets the position accuracy requirements.     

Positioning error compensation of an industrial robot using neural networks and experimental study

Due to the characteristics of high efficiency, wide working range, and high flexibility,industrial robots are being increasingly used in the industries of automotive, machining, electrical and electronic, rubber and plastics, aerospace, food, etc. Whereas the low positioning accuracy,resulted from the serial configuration of industrial robots, has limited their further developments and applications in the field of high requirements for machining accuracy, e.g., aircraft assembly.In this paper, a...     

Calibration of robotic drilling systems with a moving rail

Industrial robots are widely used in aircraft assembly systems such as robotic drilling systems. It is necessary to expand a robot＇s working range with a moving rail. A method for improving the position accuracy of an automated assembly system with an industrial robot mounted on a moving rail is proposed. A multi-station method is used to control the robot in this study. The robot only works at stations which are certain positions defined on the moving rail. The calibration of the robot system is composed by the calibration of the robot and the calibration of the stations.The calibration of the robot is based on error similarity and inverse distance weighted interpolation.The calibration of the stations is based on a magnetic strip and a magnetic sensor. Validation tests were performed in this study, which showed that the accuracy of the robot system gained significant improvement using the proposed method. The absolute position errors were reduced by about 85%to less than 0.3 mm compared with the maximum nearly 2 mm before calibration.     

基于遗传算法的机器人负载重力补偿优化算法研究

航空航天装配领域,利用安装在机器人末端的六维力传感器来感知外力是实现工业机器人柔顺装配的关键技术之一,而负载的存在会干扰对外力的感知。针对工业机器人末端负载的重力补偿,提出一种基于遗传算法的重力补偿优化算法。此方法以误差平方和最小为目标建立了最优解模型,利用遗传算法求解,最终可以在不使用测量仪器的情况下,估计力传感器安装偏角,提高重力补偿精度。同时设计了特定的机器人测量姿态来减少系统误差。试验表明,优化算法可以补偿任意角度的力传感器安装偏角,与补偿前相比,各方向最大重力补偿误差及平均重力补偿误差都有所减小。     

机器人自动钻铆系统集成控制技术

针对飞机自动化装配中对机器人自动钻铆系统设备的控制要求,设计一套以工业机器人为载体,基于Beckhoff控制系统的自动钻铆设备。该控制系统以现场总线的方式,将工业机器人、扩展地轨、多功能末端执行器、刀库以及其他附属设备通过Beckhoff的核心控制软件联系在一起,实现对加工现场的实时控制。并通过一系列的精度补偿措施在多个环节对误差进行修正补偿以提高精度。试验表明,该套系统可达到末端制孔定位精度±0.5mm,垂直精度±0.3°,孔径精度H8,锪窝深度精度±0.01mm。     

一种管道测绘系统螺旋误差精密补偿方法

针对石油/天然气管道测绘系统的测量精度需求,分析了测量数据中存在的螺旋误差对参数精度的影响,研究了测量过程中产生螺旋误差的机理,推导了螺旋误差的数学模型;在此基础上,提出了一种螺旋误差补偿方法,进而给出了模型参数的标定和补偿方案。实际的管道测量验证试验结果表明,本误差补偿方法,可以基本消除测量数据中的螺旋误差,有效提高管道参数的测量精度。     

基于椭圆路径的光学镜面超精密研磨技术研究

利用基于椭圆成形方法建立的二次回转曲面加工误差模型,并用最小二乘方法建立了二次回转曲面铣磨误差辨识模型。考虑到各项误差对面形误差影响的相似性,分析了合并、分开辨识相似误差所引入的误差,以此得到处理相似误差的策略。     

一种非线性滤波器的误差分析及应用

针对一类具有未建模误差和扰动的非线性系统的状态估计问题,提出一种在线估计并补偿模型误差的非线性滤波算法,该算法利用非线性预测滤波(NPF)基于预测输出残差的方差最小的基本原则估计模型误差,冉利用扩展卡尔曼滤波(EKF)的思想对补偿后的模型进行状态估计;详细推导了状态估计误差及其方差阵的传播模型.以卫星姿态确定系统为例,...