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代制造技术中将工业机器人作为智能制造系统的主要构成部分。随着德国“工业4.0”高端制造技术计划和《中国制造2025》国家战略计划的提出,基于工业机器人的数字化柔性加工系统在工业领域的重要性迅速上升。然而,工业机器人现有的**定位精度还不足以满足精密加工领域的需求。
目前通过修正机器人的运动学参数误差虽然在一定程度上可以提高机器人定位精度,但机器人的运动学模型并不能完整准确地描述机器人实际位姿,并且离线标定无法反映机器人受到的环境、负载等干扰。因此,本文研究了一种通过外部测控系统实时测量机器人终端位姿,优化补偿机器人定位精度的方法。通过外部测控系统的在线测量和补偿,得到机器人终端的实时位姿信息,不仅能简化机器人复杂的参数建模过程,适应实际情况变化,且能够反映机器人的综合误差。
利用近景摄影系统、双轴倾角测量仪和PC机组合为一套六自由度位姿在线测量系统,它能够通过视觉、电学、惯性测量相结合的方式实时获取机器人末端执行器的六自由度位姿信息。本文利用离线误差标定技术和终端测量技术相结合,离线与在线方式相结合,发展了一种机器人离线参数标定方法。研究了基于卡尔曼滤波和矩阵加权线性*小方差*优融合准则的多传感器数据融合方法,实现了机器人在线位姿测量系统的超前动态预估和冗余数据融合。
同时,发展了一种工业机器人编码器解算值与双轴惯性倾角仪相结合,测量三维姿态角的方法。本文研究并分析了在线位姿测量系统的*佳工作范围和*佳工作条件。提出一种基于点云特征线重合的坐标系转换方法,能够准确快速地统一在线位姿测量系统与工业机器人的坐标系。基于KUKA KR 5 arc工业机器人编写了一套实时测量控制软件算法,在实验室环境下,实现了在线位姿测量系统与工业机器人的实时通信和反馈补偿。
利用近景摄影系统、双轴倾角测量仪和PC机组合为一套六自由度位姿在线测量系统,它能够通过视觉、电学、惯性测量相结合的方式实时获取机器人末端执行器的六自由度位姿信息。本文利用离线误差标定技术和终端测量技术相结合,离线与在线方式相结合,发展了一种机器人离线参数标定方法。研究了基于卡尔曼滤波和矩阵加权线性*小方差*优融合准则的多传感器数据融合方法,实现了机器人在线位姿测量系统的超前动态预估和冗余数据融合。
同时,发展了一种工业机器人编码器解算值与双轴惯性倾角仪相结合,测量三维姿态角的方法。本文研究并分析了在线位姿测量系统的*佳工作范围和*佳工作条件。提出一种基于点云特征线重合的坐标系转换方法,能够准确快速地统一在线位姿测量系统与工业机器人的坐标系。基于KUKA KR 5 arc工业机器人编写了一套实时测量控制软件算法,在实验室环境下,实现了在线位姿测量系统与工业机器人的实时通信和反馈补偿。
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