CN105674927B - 一种关节式坐标测量机的测量姿态优化方法 - Google Patents
一种关节式坐标测量机的测量姿态优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105674927B CN105674927B CN201511026448.1A CN201511026448A CN105674927B CN 105674927 B CN105674927 B CN 105674927B CN 201511026448 A CN201511026448 A CN 201511026448A CN 105674927 B CN105674927 B CN 105674927B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- measurement
- msub
- measured
- pose refinement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B21/00—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
Abstract
本发明提供了一种关节式坐标测量机的测量姿态优化方法，包括以下步骤：a)测量姿态优化过程：将姿态优化装置放置在待测空间内，使用关节式坐标测量机对姿态优化测量装置上不同面上的多个锥孔以不同测量姿态进行测量；计算每个采样点数据的重复精度，并与六个关节转角值组成关节式坐标测量机姿态优化数据，并对数据进行处理；借助关节式坐标测量机的辅助支架在处理后测量姿态下对待测物进行测量；b)数据处理过程：通过D‑H模型计算第j组测量姿态θ1j、θ2j、θ3j、θ4j、θ5j、θ6j下对应的测头坐标xj、yj、zj，计算对应采样点i的至少50组数据坐标平均值
Description
技术领域
本发明属于坐标测量技术领域，具体涉及一种关节式坐标测量机 的测量姿态优化方法。
背景技术
关节式坐标测量机是一种多自由度非正交坐标式的三坐标测量 机，它主要是由一个磁性基座，三个测量臂，六个关节转角和一个测 头组成。通过每个关节转角内的角度传感器的示数和关节式坐标测量 机的结构参数借助运动学模型来计算测头的坐标。相比传统的三坐标 测量机，关节式坐标测量机有着使用方便、测量范围大、测量精度较 高、环境适应能力强等优点被广泛应用于精密测量，产品检测，逆向 工程等方面。但是由于测量机串联式的机械结构导致其有着误差因素 多、误差逐级传递、结构参数标定困难等缺点。关节式坐标测量机的 标定大多是通过对测量机结构参数进行参数辨识并对原测量机内结构参数进行补偿来完成的。但是由于关节式坐标测量机的结构参数众 多，且个别参数随测量环境的变化有着微弱变化导致测量机标定过程 中存在着误差，使得进一步提高关节式坐标测量机的测量精度困难。 目前，提高关节式坐标测量机测量精度的方法主要是通过对测量机结 构参数进行标定实现的。主要分为外部标定和自标定两种方法。外部 标定大多是使用高精度测量设备对测量机的参数进行测量或者校准 了，标定过程比较复杂，且对辅助标定设备要求较高，如《基于激光 跟踪仪的关节式坐标测量机参数标定》利用激光跟踪仪进行标定，标 定时采用专用夹具固定测量机的姿态，测量30个点，采用高斯-牛顿 法求最小二乘解，《关节臂式坐标测量机标定系统的设计》和《基于 反转法的平行双关节坐标测量机的标定》借助标定装置使用反转关节 的方法对平行双关节坐标测量机和六自由度关节式坐标测量机进行 标定。而自标定则大多通过使用关节式坐标测量机测量特定的标定件 如锥窝或者石英棒等联立方程组求解测量机结构参数。《柔性坐标测 量机参数辨识方法》采用了单点锥窝的标定方法，将一个锥窝固定在 测量空间的一个位置，使用关节式柔性坐标测量机对锥窝顶点连续采 样200点；《变臂关节式坐标测量机的参数自标定方法研究》使用非 线性规划遗传算法对60组测量数据进行参数辨识。相比外部标定方 式，内部标定有着实施简单，不需要过多的辅助设备等优势，但无法 克服标定过程中由算法带来的误差和采集过程当中的人为误差以及 由于测量环境的改变导致的结构参数的变化。
关节式坐标测量机的测量精度和测量姿态相关。《关节臂式坐标 测量机转角误差的仿真研究》由于不同测量姿态导致相同转角误差影 响下的测量精度是不同的；《关节臂式坐标测量机误差仿真系统建模 与分析》提出关节转角和关节扭转角的误差与测量姿态有密切关系； 《关节臂式坐标测量机角度传感器偏心参数辨识》中提到角度传感器 偏心误差是有关关节转角的函数，且对测量机测量精度影响很大。则 使用不同测量姿态将可以减小由于传感器偏心误差导致的测量误差。 以上文献都提出测量精度受测量姿态影响较大，但都没有准确提出关 节式坐标测量机的测量姿态优化方法。
发明内容
针对上述标定过程中存在的问题，提供一种关节式坐标测量机的 测量姿态优化方法，包括以下步骤：a)测量姿态优化过程：将姿态 优化装置放置在待测空间内，使用关节式坐标测量机对姿态优化测量 装置上不同面上的多个锥孔以不同测量姿态进行测量，每个锥孔测量 多次，得到测量样本；计算每个采样点数据的重复精度，并与六个关 节转角值组成关节式坐标测量机姿态优化数据，并对数据进行处理； 借助关节式坐标测量机的辅助支架在处理后测量姿态下对待测物进 行测量；或在处理后测量姿态下对待测物进行多次测量，再将测量姿 态结果以外的数据滤去得到测量机姿态优化后的待测物测量数据；b)数据处理过程：通过D-H模型计算第j组测量姿态 θ1j、θ2j、θ3j、θ4j、θ5j、θ6j下对应的测头坐标xj、yj、zj，计算对应采样点 i的至少50组数据坐标平均值将每个采样点测量至少50 次的坐标平均值作为坐标真值，并使用其来计算该测量姿态下的测量 误差δj：
将第j组测量姿态与对应测量误差联立 θ1j、θ2j、θ3j、θ4j、θ5j、θ6j、δj，关节式坐标测量机测量姿态优化数据将 有以上至少5000组测量姿态数据组成；对所有测量机测量姿态数据 进行聚类分析，即将测量姿态和测量误差接近的测量姿态数据汇聚在 一起，形成多个簇；对所有簇内数据进行分析，计算簇i内平均测量 误差若簇内含有k组样本，则簇j内测量误差方差
计算簇内第j个关节转角θj，旋转范围Δθj：
Δθj＝C|max(θj)-min(θj)|；j＝1，2，3，4，5，6
其中max(θj)，min(θj)分别为簇中第j个关节转角的最大值和最小 值，C为测量姿态关节转角范围权值，为了保证测量精度，一般情况 下C应小于1，姿态优化后第j个关节转角旋转边界θjmax，θjmin分别 为：
最后根据各个簇的测量平均误差，测量误差方差，簇内样本数对 簇进行提取。
优选地，在所述测量姿态优化过程中，将姿态优化装置放置在待 测空间内，测量姿态优化装置不同面上的50个测量点，每个点使用 不同测量姿态测量50次。
优选地，在所述测量姿态优化过程中，将姿态优化装置放置在待 测空间内，测量姿态优化装置不同面上的100个测量点，每个点使 用不同测量姿态测量100次。
优选地，在所述测量姿态优化过程中，将姿态优化装置放置在待 测空间内，测量姿态优化装置不同面上的50个测量点，每个点使用 不同测量姿态测量100次。
本发明方法的优点是：
采用自主设计的关节式坐标测量机姿态优化装置，其上的锥孔及 孔矩可计算重复性测量精度。
具备简单易行的采样策略，将姿态优化装置放置在待测空间内， 测量姿态优化装置不同面上的100个测量点，每个点使用不同测量 姿态测量50次。测量过程中可通过调节旋钮或旋转、移动姿态优化 装置以得到测量空间内更多的采样点。
与已有技术相比，本发明的有益效果体现在：
1、本发明主要针对关节式坐标测量机的测量姿态，无需引入高 精度测量仪器，使得现场测量姿态优化成为可能，充分发挥了关节式 坐标测量机的灵活性，同时成本得到了节约。
2、本发明采样点可根据需要自行增加，随着测量样本的增加， 通过多次测量取平均值的方法可以使人为因素降到最小，同时测量样 本越多，姿态优化结果越好。
3、本发明可在待测平面周围进一步取点，采样点可分布于待测 平面临近的其他平面上，使测量姿态优化可处理待测空间测量姿态优 化问题。
4、本发明采样点近似均匀分布整个测量空间，能充分提取关节 测量机在有效测量空间内的误差信息，使待标定机的整体精度得到保 证。
5、本发明在不需现场标定时，可以借助高精度测量仪器，通过 关节式坐标测量机测量结果和高精度测量仪器测量结果通过转化矩 阵建立联系，并使用高精度测量仪器的测量结果进行关节式坐标测量 机测量姿态优化。
应当理解，前述大体的描述和后续详尽的描述均为示例性说明和 解释，并不应当用作对本发明所要求保护内容的限制。
附图说明
参考随附的附图，本发明更多的目的、功能和优点将通过本 发明实施方式的如下描述得以阐明，其中：
图1为本发明中待优化关节式坐标测量机示意图。
图2为本发明中关节式坐标测量机姿态优化装置。
具体实施方式
图1为本发明中待优化关节式坐标测量机示意图。所述优化 测量机100包括：第一测量臂1、第二测量臂2、第三测量臂3； 第一关节4、第二关节5、第三关节6、第四关节7、第五关节8、 第六关节9、测头10、基座11。图1所示的关节式坐标测量机， 具有六自由度。由第一测量臂1、第二测量臂2、第三测量臂3串 联六个可旋转的关节构成空间开链结构，该结构的末端由测头10 构成。各关节转动角度由各关节内侧圆光栅角度传感器获得。其 中第一关节4、第三关节6、第五关节8可在0～2π角度范围内旋 转，第二关节5、第四关节7、第六关节9可在-π～0角度范围内 旋转。本测量机的第一关节4、第二关节5具有锁定装置，可将第 一关节4、第二关节5位置固定。
图2为本发明中关节式坐标测量机姿态优化装置200，其由 多个带有φ6锥孔201的平面和一个底座202组成，可通过底座 202上的调节旋钮203来调节姿态优化装置的高低，如果待测空 间较大，可移动或者旋转姿态优化装置200。
关节式坐标测量机测量姿态优化主要可分为数据采集、姿态聚类、 姿态优化、姿态提取、姿态验证几部分。每一组采集样本包括6 个角度传感器的实际角度θ′i(i＝1,2,3,4,5,6)以及对应的测量误差 δ。由于测量机测量精度受测量误差和角度传感器偏心误差影响显 著，所以应尽可能在测量空间使用不同测量姿态取点。姿态聚类 即对采集的数据进行聚类分析，将各转角范围相近且测量误差较 低的数据分到各个簇当中。再通过姿态优化步骤归纳每一簇当中 各转角的转角旋转范围，并计算簇中样本的误差方差。根据测量 机测量姿态优化评定原则和具体测量要求对所需的簇进行姿态提 取。
具体地，测量姿态优化过程如下：
1、将姿态优化装置200放置在待测空间内，使用关节式坐标测 量机100对姿态优化测量装置200上不同面上的50个锥孔以不同测 量姿态进行测量，每个锥孔测量50次。共得到2500组测量样本。
2、计算每个采样点数据的重复精度，并与六个关节转角值组成 关节式坐标测量机姿态优化数据，并对数据进行处理。
3、借助关节式坐标测量机的辅助支架在处理后测量姿态下对待 测物进行测量。也可以尽可能地在处理后测量姿态下对待测物进行多 次测量，再将测量姿态结果以外的数据滤去得到测量机姿态优化后的 待测物测量数据。
数据处理过程：
1、通过D-H模型计算第j组测量姿态θ1j、θ2j、θ3j、θ4j、θ5j、θ6j下对应的测头坐标xj、yj、zj。计算对应采样点i的50组数据坐标平 均值将每个采样点测量50次的坐标平均值作为坐标真值， 并使用其来计算该测量姿态下的测量误差δj：
2、将第j组测量姿态与对应测量误差联立
θ1j、θ2j、θ4j、θ5j、θ6j、δj。关节式坐标测量机测量姿态优化数据 将有以上2500组测量姿态数据组成。
3、对所有测量机测量姿态数据进行聚类分析，即将测量姿态和 测量误差接近的测量姿态数据汇聚在一起，形成多个簇。
4、对所有簇内数据进行分析，计算簇i内平均测量误差若簇 内含有k组样本，则簇j内测量误差方差：
计算簇内第j个关节转角θj旋转范围Δθj：
Δθj＝C|max(θj)-min(θj)|；j＝1，2，3，4，5，6
其中max(θj)，min(θj)分别为簇中第j个关节转角的最大值和最小值， C为测量姿态关节转角范围权值，为了保证测量精度，一般情况下C 应小于1。姿态优化后第j个关节转角旋转边界θjmax，θjmin分别为：
5、最后根据各个簇的测量平均误差，测量误差方差，簇内样本 数对簇进行提取。若方差过大，解决方法有两个：1)由于采样不均 匀导致的方差过大，可以通过增加采样点，并且减小每次采样各转角 旋转的角度来降低这种的影响；2)在簇中关节转角旋转范围下误差 波动大，可以考虑弃用这个簇或加大姿态验证的样本量
通过本发明的采用自主设计的关节式坐标测量机姿态优化装置， 其上的锥孔及孔矩可计算重复性测量精度。
具备简单易行的采样策略，将姿态优化装置放置在待测空间内， 测量姿态优化装置不同面上的100个测量点，每个点使用不同测量 姿态测量50次。测量过程中可通过调节旋钮或旋转、移动姿态优化 装置以得到测量空间内更多的采样点。
本发明方法的特点还在于：
将姿态优化装置放置在待测空间内，测量姿态优化装置不同面上 的50个测量点，每个点使用不同测量姿态测量50次。
将姿态优化装置放置在待测空间内，测量姿态优化装置不同面上 的100个测量点，每个点使用不同测量姿态测量100次。
将姿态优化装置放置在待测空间内，测量姿态优化装置不同面上 的50个测量点，每个点使用不同测量姿态测量100次。
通过本发明的关节式坐标测量机的测量姿态优化方法，姿态优化 后由偏心误差导致的测量误差减小约35％，测量误差方差缩小约18 倍。
结合这里披露的本发明的说明和实践，本发明的其他实施例对于 本领域技术人员都是易于想到和理解的。说明和实施例仅被认为是示 例性的，本发明的真正范围和主旨均由权利要求所限定。
Claims (3)
1.一种关节式坐标测量机的测量姿态优化方法，包括以下步骤：
a)测量姿态优化过程
将姿态优化装置放置在待测空间内，使用关节式坐标测量机对姿态优化测量装置上不同面上的多个锥孔以不同测量姿态进行测量，每个锥孔测量多次，得到测量样本；
计算每个采样点数据的重复精度，并与六个关节转角值组成关节式坐标测量机姿态优化数据，并对数据进行处理；
借助关节式坐标测量机的辅助支架在处理后测量姿态下对待测物进行测量；或在处理后测量姿态下对待测物进行多次测量，再将测量姿态结果以外的数据滤去得到测量机姿态优化后的待测物测量数据；
b)数据处理过程
通过D-H模型计算第j组测量姿态θ1j、θ2j、θ3j、θ4j、θ5j、θ6j下对应的测头坐标xj、yj、zj，计算对应采样点i的至少50组数据坐标平均值将每个采样点测量至少50次的坐标平均值作为坐标真值，并使用其来计算该测量姿态下的测量误差
<mrow>
<msub>
<mi>&delta;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msqrt>
<mrow>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>y</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mover>
<mi>y</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>z</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mover>
<mi>z</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</msqrt>
</mrow>
将第j组测量姿态与对应测量误差联立θ1j、θ2j、θ3j、θ4j、θ5j、θ6j、δj，其中，在测量姿态优化过程中，将姿态优化装置放置在待测空间内，测量姿态优化装置不同面上的至少50个测量点，而且关节式坐标测量机测量姿态优化数据将由至少2500组测量姿态数据组成；
对所有测量机测量姿态数据进行聚类分析，即将测量姿态和测量误差接近的测量姿态数据汇聚在一起，形成多个簇；
对所有簇内数据进行分析，计算簇i内平均测量误差若簇内含有k组样本，则簇j内测量误差方差
<mrow>
<msub>
<mi>&sigma;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msqrt>
<mfrac>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>k</mi>
</msubsup>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&delta;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>&delta;</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
</msqrt>
</mrow>
计算簇内第j个关节转角θj，旋转范围Δθj：
Aθj＝C|maX(θj)-min(θj)|；j＝1，2，3，4，5，6
其中max(θj)，min(θj)分别为簇中第j个关节转角的最大值和最小值，C为测量姿态关节转角范围权值，为了保证测量精度，一般情况下C应小于1，姿态优化后第j个关节转角旋转边界θjmax，θjmin分别为：
<mrow>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&Delta;&theta;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
</mrow>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<mo>;</mo>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mn>3</mn>
<mo>,</mo>
<mn>4</mn>
<mo>,</mo>
<mn>5</mn>
<mo>,</mo>
<mn>6</mn>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>&Delta;&theta;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
</mrow>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<mo>;</mo>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mn>3</mn>
<mo>,</mo>
<mn>4</mn>
<mo>,</mo>
<mn>5</mn>
<mo>,</mo>
<mn>6</mn>
</mrow>
最后根据各个簇的测量平均误差，测量误差方差，簇内样本数对簇进行提取。
2.根据权利要求1所述的优化方法，在所述测量姿态优化过程中，将姿态优化装置放置在待测空间内，测量姿态优化装置不同面上的100个测量点，每个点使用不同测量姿态测量100次。
3.根据权利要求1所述的优化方法，在所述测量姿态优化过程中，将姿态优化装置放置在待测空间内，测量姿态优化装置不同面上的50个测量点，每个点使用不同测量姿态测量100次。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN2015106607614 | 2015-10-14 | ||
| CN201510660761 | 2015-10-14 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105674927A CN105674927A (zh) | 2016-06-15 |
| CN105674927B true CN105674927B (zh) | 2018-05-29 |
Family
ID=56189891
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201511026448.1A Active CN105674927B (zh) | 2015-10-14 | 2015-12-31 | 一种关节式坐标测量机的测量姿态优化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105674927B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111938658B (zh) * | 2020-08-10 | 2023-09-01 | 陈雪丽 | 一种用于手部、腕部与前臂的关节活动度监测系统及方法 |
| CN115060227B (zh) * | 2022-06-15 | 2023-05-12 | 北京信息科技大学 | 卫星在轨视轴指向变化高精度测量的组合夹角测量方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0615110A1 (de) * | 1993-03-11 | 1994-09-14 | Institut Für Fertigungstechnik Der Tu Graz | Messvorrichtung |
| EP1400783A2 (en) * | 1994-01-28 | 2004-03-24 | Renishaw plc | Positioning machine |
| CN101231749A (zh) * | 2007-12-20 | 2008-07-30 | 昆山华恒工程技术中心有限公司 | 一种工业机器人的标定方法 |
| TWI354769B (zh) * | 2008-03-17 | 2011-12-21 | Chen Wang Lin | |
| CN103278116A (zh) * | 2013-05-07 | 2013-09-04 | 九江精密测试技术研究所 | 一种六自由度关节式坐标测量机标定方法 |
-
2015
- 2015-12-31 CN CN201511026448.1A patent/CN105674927B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0615110A1 (de) * | 1993-03-11 | 1994-09-14 | Institut Für Fertigungstechnik Der Tu Graz | Messvorrichtung |
| EP1400783A2 (en) * | 1994-01-28 | 2004-03-24 | Renishaw plc | Positioning machine |
| CN101231749A (zh) * | 2007-12-20 | 2008-07-30 | 昆山华恒工程技术中心有限公司 | 一种工业机器人的标定方法 |
| TWI354769B (zh) * | 2008-03-17 | 2011-12-21 | Chen Wang Lin | |
| CN103278116A (zh) * | 2013-05-07 | 2013-09-04 | 九江精密测试技术研究所 | 一种六自由度关节式坐标测量机标定方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| Kinematic Calibration for Articulated Arm Coordinate Measuring Machines Base on Particle Swarm Optimization;Guanbin Gao等;《2009 Second International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation》;20091016;第189-192页 * |
| Kinematic parameter estimation technique for calibration and repeatability improvement of articulated arm coordinate measuring machines;Jorge Santolaria 等;《Precision Engineering》;20081031;第32卷(第4期);第251-268页 * |
| 关节臂式坐标测量机自标定方法与误差补偿研究;高贯斌;《中国博士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》;20110815(第8期);第98-99页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105674927A (zh) | 2016-06-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104655167B (zh) | 关节式坐标测量机的角度编码器偏心及结构参数标定方法 | |
| CN104280049A (zh) | 一种高精度星敏感器外场精度测试方法 | |
| CN108759665B (zh) | 一种基于坐标转换的空间目标三维重建精度分析方法 | |
| CN107917704B (zh) | 一种磁罗盘校准方法及装置、计算机可读存储介质 | |
| CN110146839A (zh) | 一种移动平台磁梯度张量系统校正方法 | |
| CN105785477B (zh) | 一种分量与总量约束结合的地磁矢量测量误差校准方法 | |
| CN106052555A (zh) | 一种工业机器人基座坐标测量方法 | |
| CN106989660B (zh) | 一种复杂位置金属平面的空间三维信息获取方法 | |
| CN107478183B (zh) | 基于多点姿态采样的串联型机器人运动学参数标定方法 | |
| CN105509737B (zh) | 一种不受地磁变化影响的航空运动平台磁干扰补偿方法 | |
| CN108269302A (zh) | 一种基于简易测量服的三维人体快速重建方法 | |
| CN106153077A (zh) | 一种用于m‑imu人体运动捕获系统的初始化校准方法 | |
| CN110174123B (zh) | 一种磁传感器实时标定方法 | |
| CN105674927B (zh) | 一种关节式坐标测量机的测量姿态优化方法 | |
| CN109813225A (zh) | 一种柔性臂坐标测量机空间误差补偿方法 | |
| CN105758364A (zh) | 非正交轴系激光经纬仪视准轴动态模型建立方法 | |
| CN116007884B (zh) | 一种考虑压缩性的五孔探针球坐标系数据处理方法 | |
| CN105203055A (zh) | 一种关节式坐标测量机动态误差补偿方法 | |
| CN106643613A (zh) | 一种非球面在位检测中的位置误差标定方法 | |
| Grivon et al. | Development of an innovative low-cost MARG sensors alignment and distortion compensation methodology for 3D scanning applications | |
| CN105597281B (zh) | 一种用于手指精细运动功能评估和训练的方法及装置 | |
| CN108732587A (zh) | 一种基于扫描点云测距、测角的定权方法 | |
| CN107238383A (zh) | 智能终端的地磁测量数据校准方法和智能终端 | |
| CN102354000B (zh) | 三分量磁探头正交度野外现场标定装置 | |
| CN113319855B (zh) | 一种多关节诊疗机器人柔顺力控制模式下的重力补偿方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |