基于靈敏度分析的關節機器人定位精度標定

蘇成志 袁磊 吳文華

摘 ?要：由于加工以及裝配誤差等原因，導致機器人的實際指令與期望指令產生偏差，影響了機器人的絕對定位精度。針對這一問題，采用軸線測量法獲取實際的機器人運動學參數，推導出辨識機器人運動學參數的解析式，并對辨識算法進行靈敏度分析與改進。以工業六軸機器人為例，利用MATLAB仿真軟件對推導出的軸線測量法進行仿真驗證。仿真結果表明該軸線測量法可以有效地提高機器人運動學參數辨識的個數，機器人的絕對定位精度有了進一步的提高。

關鍵詞：機器人;軸線測量法;絕對定位精度;標定

中圖分類號：TQ637 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2020）25-0043-04

Abstract： The error of industrial robot arm between actual instructions and theoretical instructions which caused by machining and assembly errors and other reasons. The error will affects the absolute positioning accuracy of the robot arm. In this paper， the kinematics parameters of the robot are obtained by means of axis measurement method. The specific analytical formulas for obtaining the actual kinematic parameters of are derived and the identified kinematics parameter error is compensated to the kinematics model. Taking a six-degree-of-freedom robot as an example， the axis measurement method deduced is simulated by using MATLAB simulation software. The simulation results show that the number of kinematics parameter identification can be effectively improved by the axis measurement method in this paper， and the accuracy of absolute positioning of the robot has been further improved.

Keywords： robot; axis measurement method; absolute positioning accuracy; calibration

1 概述

在3C裝配、視覺感知等領域， 要求作業機器人具有較高的絕對定位精度。通常機器人的重復定位精度很高，但絕對精度相對較低[1]。機器人運動學參數標定是提高絕對定位精度的重要途徑[2]。

機器人運動學參數標定方法通常分為建模、測量、辨識和補償4步[3-4]。機器人標定根據測量系與基坐標系是否統一可分為開環法與閉環法兩類。其中閉環法需要統一機器人的基坐標系與測量系。Albert Nubiola[5]等人運用激光跟蹤儀與光學坐標測量機，對雅可比矩陣線性化，迭代辨識機器人運動學參數誤差，提高了機器人定位精度。ZexiaoXie[6]等人提出基于線結構光測量系統的標定方法，利用線結構光測量系統建立機器人基坐標系與測量坐標系間的關系，根據誤差模型進行參數辨識，結果表明該方法能顯著提高機器人的精度。任永杰[7]等人提出一種簡單的利用激光跟蹤儀和線性方程最小二乘解對機器人進行標定的方法，將機器人的定位精度提高了一倍。Hua Liu[8]等人采用POE建模方法建立機器人誤差模型，采用迭代最小二乘法進行參數辨識，對scara機器人進行標定，辨識的收斂性、準確性以及魯棒性有了一定的提高。開環法不需要統一機器人的基坐標系與測量坐標系之間的關系。周學才[9]等人論證了一般機器人距離精度與位置精度間的單值對應關系，給出了機器人距離誤差模型在PUMA560機器人位置誤差補償的應用情況，機器人的距離精度與位置精度均得到顯著改善。李定坤[10]采用基于距離精度的標定技術對IRB2400機器人進行了標定，將機器人的空間距離誤差從修正前的最大誤差1.7058mm減小到修正后的0.6996mm。高文斌[11]等人利用距離精度的定義建立了機器人指數積形式的距離誤差模型，該模型可以避免坐標轉換帶來的誤差，從而提高了精度標定的準確性。

綜上，閉環法要求測量系統與機器人系統坐標系統一，此十分困難。開環法利用距離精度的標定方法無需統一坐標系，但在辨識時會出現多解或局部最優的情況，降低了標定精度。戴孝亮[12]利用軸線測量法成功提高了機器人的絕對定位精度，此法無需測量系統與機器人系統坐標系統一，而且可以很好的解決局部最優問題。但是只能辨識部分參數，并且參數辨識精度極易受到靶球位置數據的影響。

為解決此問題，本文基于參數辨識敏感性，建立了機器人運動參數解析標定法。本標定法利用測量系統測量的數據計算機器人各旋轉關節的軸線方程，根據機器人D-H模型建模方法及靈敏度分析，推導出機器人運動學參數辨識解析解。試驗表明，采用本文軸線測量法可以增加辨識參數的個數，進一步提高了機器人的絕對定位精度。

2 機器人運動學參數辨識方法

2.1 機器人旋轉軸線的獲取

不失一般性，以6R機器人為例。由于機器人單軸運動，靶球的運動軌跡可以看成空間圓弧，因此本文運用擬合靶球運動軌跡的方法獲取機器人軸線方程。本文采用空間球體與空間平面組成的方程組來表示運動軌跡，

由圖2可知，辨識結果變化量較大的參數為d3與a2，其最大值分別為2.942×108和8.825×107。這是由于第2、3軸軸線以及第2、3公垂線近似平行，分母趨近于0，導致靶球位置精度對d3與a2參數辨識影響較大。因此，將C1與J3之間的距離作為第2、3軸之間的連桿長度。辨識第3、4軸之間的連桿偏置時，根據C2與J4對其連桿偏置進行計算，即，

根據改進后辨識算法的靈敏度公式繪制靈敏度，如圖3。

由圖3可知，利用改進后的辨識算法，辨識結果變化量較大的參數為d3與a4，其最大值分別為2.3883與2.2023。因此，本文軸線測量法可以有效地降低位置誤差對辨識結果地影響。

3 標定實驗仿真與分析

3.1 構建機器人運動學仿真模型

以ZRRM-614工業機器人為例，依據DH運動學建模方法對該機器人進行運動學建模，如圖4所示。

3.2 機器人辨識算法仿真

在Matlab仿真中，預先給定機器人運動學參數誤差，如表1，利用本文軸線測量法與文[12]軸線測量法辨識機器人運動學參數，辨識結果如表2。

通過表2的數據可以看出，本文的軸線測量法與文[12]中的軸線測量法相比，可辨識的參數增加了兩個。原因在于文[12]中第5、6軸定義的連桿坐標系是相互重合的。

3.3 機器人運動學參數補償效果

將表2的辨識結果補償到機器人運動學參數的設計值中，并在機器人運動空間中任意選取10組位置，將補償后的末端位置與機器人不含誤差的運動學模型中末端位置之間的距離，作為機器人絕對定位精度指標，分別繪制本文軸線測量法與文[12]軸線測量法的機器人誤差補償效果見圖5。

圖5中誤差補償前后機器人定位誤差可知，文[12]中的軸線測量法補償后的機器人定位誤差的平均值為4.9mm，本文軸線測量法補償后定位誤差的平均值為0.1mm，與文[12]的補償效果相比較，機器人的定位誤差提高了97%。

4 結束語

本文提出了基于運動學參數靈敏度分析的旋轉關節機器人絕對定位精度標定的方法，主要優點是給出運動參數的辨識解析式，避免最優化算法易陷入局部最優的問題，并且本文標定方法辨識參數的個數優于文[12]中的標定方法，因此可以進一步提高機器人的絕對定位精度。

參考文獻：

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