【摘 要】
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多平行轴协作机器人因其节约人力成本、稳定性好、安全性高等优点被广泛应用在视觉抓取、点胶涂胶、汽车制造、工件打磨等应用场景,这对机器人的绝对定位精度提出了较高的要求。为提升机器人的绝对定位精度,本文使用分级标定与补偿的方法,基于MCPC方法、关节柔性误差模型和融合虚拟样本的机器学习方法分别进行几何误差、关节柔性误差和残余非几何误差标定与补偿,实现对绝对定位精度的大幅提升。论文的主要研究工作如下:提出
【基金项目】
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国家重点研发计划变革性技术关键科学问题“大型复杂构件多机器人装备智能协同加工理论与方法”(项目编号:2019YFA0706703)
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多平行轴协作机器人因其节约人力成本、稳定性好、安全性高等优点被广泛应用在视觉抓取、点胶涂胶、汽车制造、工件打磨等应用场景,这对机器人的绝对定位精度提出了较高的要求。为提升机器人的绝对定位精度,本文使用分级标定与补偿的方法,基于MCPC方法、关节柔性误差模型和融合虚拟样本的机器学习方法分别进行几何误差、关节柔性误差和残余非几何误差标定与补偿,实现对绝对定位精度的大幅提升。论文的主要研究工作如下:提出了一种简单的关节柔性误差标定方法,将关节近似处理为弹簧模型,通过设计实验求解关节等效刚度,实现对关节柔性误差的标定。建立了多平行轴协作机器人的MCPC模型,解决了传统建模方法存在的奇异问题,在此基础上基于微分变换原理建立机器人的几何误差模型,并进行了参数冗余性分析,结果表明剔除冗余参数有助于提高参数辨识的鲁棒性。针对残余非几何误差的标定,提出了一种基于虚拟样本生成方法的机器学习标定方法,首先基于整体趋势扩散法、反距离权值法和克里格插值法生成虚拟样本,解决了机器学习数据样本不足、分布不均的问题;然后通过训练梯度增强回归模型,实现了对残余非几何误差的预测与补偿。搭建了多平行轴协作机器人标定实验平台,提出了一种综合关节柔性误差标定、几何误差标定和残余非几何误差标定的分级补偿方法,综合这三级标定方法对工作空间中随机生成的位置点进行分级补偿,得到分级补偿后机器人的平均位置误差从4.131mm下降到0.412mm,精度提升了90.028%,实现了对多平行轴协作机器人的精度提升。
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