【摘要】：隨著工業(yè)機器人的廣泛應用,作為衡量其性能指標之一的末端位置精度,已經(jīng)逐漸引起人們的關(guān)注。由于各種誤差因素的影響,工業(yè)機器人末端實際位置與理論位置總是存在著一定的誤差,這嚴重影響了工業(yè)機器人在高精度要求場合的應用與推廣。目前,標定技術(shù)是提高工業(yè)機器人末端位置精度的主要方法。本文圍繞六自由度工業(yè)機器人的標定方法和誤差補償問題,以某型號工業(yè)機器人為對象,主要開展了以下幾方面的工作:針對工業(yè)機器人標定問題,結(jié)合工業(yè)機器人本體結(jié)構(gòu)特點,利用DH(Denavit-Hartenberg)方法建立運動學模型,推導出末端位置與DH參數(shù)的關(guān)系,并通過仿真與實驗驗證了所建立的運動學模型。推導出DH參數(shù)誤差與末端位置誤差的轉(zhuǎn)換關(guān)系,進一步得到了工業(yè)機器人運動學誤差模型。對工業(yè)機器人運動學參數(shù)的線性相關(guān)性進行了分析,得到了線性相關(guān)的參數(shù)以及其對運動學參數(shù)辨識結(jié)果的影響規(guī)律。根據(jù)運動學模型與誤差模型,提出利用最小二乘法對六自由度工業(yè)機器人的運動學參數(shù)進行求解。為了簡化運動學參數(shù)辨識步驟,本文提出一種遺傳禁忌搜索算法,此算法不需要對誤差模型進行分析與變換,而將參數(shù)誤差求解看作是一個優(yōu)化問題,利用遺傳算法與禁忌搜索算法相結(jié)合的方法進行最優(yōu)值搜索,最后獲得最優(yōu)適應度函數(shù)值�；赗obotics等工具箱與MATLAB的GUI界面,編制了參數(shù)辨識軟件,分別利用最小二乘法和遺傳禁忌搜索算法對工業(yè)機器人的運動學參數(shù)進行仿真辨識,確定了參數(shù)辨識算法需要的最少數(shù)據(jù)量。仿真結(jié)果顯示,在進行參數(shù)辨識和補償后,末端絕對位置精度得到明顯提升,基于最小二乘法的參數(shù)辨識后,機器人末端最大方向誤差從3mm,下降到0.005mm�；谶z傳禁忌搜索算法參數(shù)辨識后,末端最大方向誤差下降到0.008mm。以關(guān)節(jié)臂式坐標測量機作為測量工具進行了相關(guān)實驗研究。首先測量了工業(yè)機器人末端在測量機坐標系下的空間位置坐標;然后再利用算法將空間位置坐標轉(zhuǎn)換到工業(yè)機器人坐標系中,并分別利用上述兩種辨識方法進行運動學參數(shù)辨識。一般情況下,機器人末端絕對位置精度通常要求在5mm以內(nèi),辨識后,最大方向誤差從15mm下降到0.7mm和1.4mm以內(nèi),可以滿足機器人在一般情況下的使用要求;最后將兩組實驗結(jié)果進行對比分析,基于最小二乘法的參數(shù)辨識效果較好,但是基于遺傳禁忌搜索算法的參數(shù)辨識算法的辨識步驟較簡單,效率更高,可以專注于算法的優(yōu)化。
[Abstract]:With the wide application of industrial robots, as one of the performance indicators of industrial robots, the end position accuracy has gradually attracted people's attention. Due to the influence of various error factors, there are always some errors between the actual position and the theoretical position of the industrial robot, which seriously affects the application and popularization of the industrial robot in the case of high precision requirements. At present, calibration technology is the main method to improve the terminal position accuracy of industrial robots. In this paper, focusing on the calibration method and error compensation of six-degree-of-freedom industrial robot, taking a certain type of industrial robot as the object, the following work is carried out: aiming at the calibration problem of industrial robot, combined with the structural characteristics of industrial robot body, the kinematic model is established by DH (Denavit-Hartenberg) method, and the relationship between end position and DH parameters is derived. The kinematic model is verified by simulation and experiment. The conversion relationship between DH parameter error and end position error is derived, and the kinematic error model of industrial robot is further obtained. The linear correlation of kinematic parameters of industrial robot is analyzed, and the linear correlation parameters and their influence on the identification results of kinematic parameters are obtained. According to the kinematic model and error model, the least square method is proposed to solve the kinematic parameters of six-degree-of-freedom industrial robot. In order to simplify the steps of kinematic parameter identification, a genetic Tabu search algorithm is proposed in this paper, which does not need to analyze and transform the error model, but regards the parameter error solution as an optimization problem. The optimal value search is carried out by using the combination of genetic algorithm and Tabu search algorithm, and finally the optimal fitness function value is obtained. Based on the GUI interface between Robotics and MATLAB, the parameter identification software is compiled. The kinematic parameters of industrial robot are simulated and identified by using the least square method and genetic Tabu search algorithm, and the minimum amount of data required by the parameter identification algorithm is determined. The simulation results show that the absolute position accuracy of the end is improved obviously after parameter identification and compensation. After the parameter identification based on the least square method, the maximum direction error at the end of the robot decreases from 3mm to 0.005mm. After parameter identification based on genetic Tabu search algorithm, the maximum direction error at the end is reduced to 0.008mm. The joint arm coordinate measuring machine is used as the measuring tool to carry on the related experimental research. Firstly, the spatial position coordinates of the industrial robot end in the measuring machine coordinate system are measured, and then the spatial position coordinates are transformed into the industrial robot coordinate system by using the algorithm, and the kinematic parameters are identified by using the above two identification methods respectively. In general, the absolute position accuracy of the end of the robot is usually within 5mm. After identification, the maximum direction error decreases from 15mm to 0.7mm and 1.4mm, which can meet the requirements of the robot in general. Finally, the two groups of experimental results are compared and analyzed. The parameter identification effect based on least square method is better, but the identification step of parameter identification algorithm based on genetic Tabu search algorithm is simple, the efficiency is higher, and the algorithm can focus on the optimization of the algorithm.
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP242.2

【參考文獻】

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本文編號：2499668