CN107704660B - 一种用于工业机器人的误差补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于工业机器人的误差补偿方法，属于工业机器人在机加工中的应用技术领域，用于工业机器人的零件铣削加工、大型件的焊接等加工工艺中。本发明通过综合考虑工业机器人在应用过程中的自身重力、所受外力以及动态惯性力，在刚度模型的基础上，根据机器人末端的弹性误差，改变机器人关节的位移输入量，使机器人末端的实际运动轨迹与所需的运动轨迹之间的误差缩小到加工要求的范围内，使两种轨迹无限趋近于重合。本发明的误差补偿方法可提高机械加工的精度和质量，降低误差补偿的成本，具有补偿方法简易的优势。

Description

一种用于工业机器人的误差补偿方法

技术领域

本发明属于工业机器人在机加工中的应用技术领域，尤其是一种用于工业机器人的误差补偿方法。

背景技术

工业机器人作为自动化装备，由于其本身较高的重复精度和操作稳定性，已经广泛应用于造船、汽车、航空等工业领域。在铣削、焊接等加工工艺过程中，往往通过预先设定机器人的运动轨迹以实现零件加工和焊缝融合等，但由于机器人本身的重力、惯性力以及所受负载的影响，机器人的末端将产生弹性误差，即使得机器人的实际轨迹将偏离预定轨迹，降低加工质量，因而机器人基于运动学的运动控制已不再适用于任务要求。

针对弹性变形引起的误差，一种方法是通过标定实现误差补偿，但这种方法通常需要实验测量造成时间和经济成本的增加。另外一种方法则是通过修正机器人本身控制系统来实现误差补偿，但由于机器人的控制系统及零部件为涉密产品，此类方法需要专业的机器人生产商来实现，对于一般用户也难以实现。

发明内容

本发明要解决的技术问题是建立一种简单高效、易操作、低成本的工业机器人误差补偿方法，以提高机械加工和产品质量。

本发明的技术方案：

一种用于工业机器人的误差补偿方法，步骤如下：

(1)根据应用要求，获取机器人末端执行器的预定要求轨迹的离散位置p；

(2)建立机器人的运动学参数化模型，包括运动学正逆解、雅可比(Jacobian)矩阵和海森(Hessian)矩阵；根据机器人的关节刚度，结合雅可比矩阵和保守刚度转换理论，建立机器人受重力、惯性力和外力的刚度矩阵K；在运动学和刚度基础上，建立机器人的动力学模型；

(3)根据机器人的动力学模型，计算机器人末端执行器在预定轨迹上离散位置p所受合力f；

(4)利用刚度矩阵K的逆矩阵(柔顺矩阵)K^-1，计算机器人末端执行器在受合力f作用下，产生的位置误差δt＝K^-1f；

(5)根据位置误差δt，对预定要求轨迹的离散位置p进行修正，生成机器人在承受负载下的运动轨迹离散位置p_f＝p-δt；

(6)重新计算在新生成的运动轨迹离散位置p_f上的刚度矩阵K_f、所受合力f_f和位置误差

(7)在新生成的运动轨迹离散位置p_f及位置误差δt_f的基础上，计算机器人在负载作用下，实际的运动轨迹的离散位置p_c＝p_f+δt_f；

(8)计算实际轨迹的离散位置p_c与预定要求轨迹的离散位置p之间的离散误差δp＝||p_c-p||；

(9)判断机器人的离散误差δp与使用要求下可接受误差ε的大小，若实际离散误差δp不大于可接受误差ε，即||p_c-p||≤ε，则将p_f作为机器人应用过程中的实际运动控制轨迹，将此运动轨迹导入运动控制系统，解算机器人的关节输入角位移；

(10)若不满足上述条件||p_c-p||≤ε，则继续修正运动轨迹，采用位置修正公式p’＝p+λ(p-p_c)，其中，λ为的δt_f中元素的绝对值最大值与其模量比值，即λ＝max{δt_f}/||δt_f||；

(11)将生成的轨迹离散位置带入误差补偿过程，重复步骤(2)-(9)，重复迭代更新计算过程，直至实际离散误差达到要求，最终解算机器人的关节输入角位移。

本发明的有益效果：本发明的误差补偿方法高效、易操作、低成本，只通过修正机器人的运动轨迹即可实现误差的补偿。

附图说明

图1为本发明方法的流程图。

图中：p为机器人末端执行器预定要求轨迹的离散位置，K为全局坐标下的刚度矩阵，f为末端执行器所受合力，δt为受力f作用下产生的位置误差，p_f为考虑误差后的修正轨迹，K_f为新生成的运动轨迹离散位置上的刚度矩阵，δt_f为对应的位置误差，p_c为机器人实际的运动轨迹，ε为使用要求下的可接受误差，p’为采用位置修正公式后产生的轨迹。

具体实施方式

以下结合附图和技术方案，进一步说明本发明的具体实施方式。

根据应用要求，获取机器人末端执行器的预定要求轨迹的离散位置p；

根据机器人的结构参数和轨迹位置，建立机器人的运动学参数化模型，包括运动学正逆解、雅可比矩阵、海森矩阵；根据机器人的关节刚度，结合雅可比矩阵和保守刚度转换理论，建立机器人受重力、惯性力和外力的刚度矩阵K；在运动学和刚度基础上，建立机器人的动力学模型；

考虑机器人的自身重力、负载、所受外力，计算机器人末端执行器所受外力的合力f；在刚度模型基础上，利用刚度矩阵K的逆矩阵(柔顺矩阵)K^-1，计算机器人末端执行器在受力f作用下产生的位置误差δt＝K^-1f；

根据上一步的误差δt，将误差和名义运动轨迹叠加，对预定要求轨迹p进行修正，生成机器人在承受负载下的运动轨迹离散位置p_f＝p-δt；

重新计算在新生成的运动轨迹离散位置上的刚度矩阵K_f、所受合力f_f和位置误差

在修正的运动轨迹p_f及位置误差δt_f基础上，将负载下更新的运动轨迹离散位置和位置误差叠加，计算机器人在负载作用下实际的运动轨迹离散位置p_c＝p_f+δt_f；

计算实际轨迹p_c与预定要求轨迹p之间的离散误差δp＝||p_c-p||，判断机器人的实际位置误差δp与使用要求下可接受误差ε的大小是否可接受；

若实际位置误差小于可接受误差，即||p_c-p||≤ε，则将p_f作为机器人应用过程中的实际运动控制轨迹，选取此运动轨迹导入运动控制系统，解算机器人的关节输入角位移；若误差较大，不满足要求，继续修正运动轨迹，重复迭代更新计算过程，直至误差达到要求。

Claims (1)

1.一种用于工业机器人的误差补偿方法，其特征在于，步骤如下：

(1)根据应用要求，获取机器人末端执行器的预定要求轨迹的离散位置p；

(2)建立机器人的运动学参数化模型，包括运动学正逆解、雅可比矩阵和海森矩阵；根据机器人的关节刚度，结合雅可比矩阵和保守刚度转换理论，建立机器人受重力、惯性力和外力的刚度矩阵K；在运动学和刚度基础上，建立机器人的动力学模型；

(3)根据机器人的动力学模型，计算机器人末端执行器在预定轨迹上离散位置p所受合力f；

(4)利用刚度矩阵K的逆矩阵K^-1，计算机器人末端执行器在受合力f作用下，产生的位置误差δt＝K^-1f；

(5)根据位置误差δt，对预定要求轨迹的离散位置p进行修正，生成机器人在承受负载下的运动轨迹离散位置p_f＝p-δt；

(6)重新计算在新生成的运动轨迹离散位置p_f上的刚度矩阵K_f、所受合力f_f和位置误差

(7)在新生成的运动轨迹离散位置p_f及位置误差δt_f的基础上，计算机器人在负载作用下，实际的运动轨迹的离散位置p_c＝p_f+δt_f；

(8)计算实际轨迹的离散位置p_c与预定要求轨迹的离散位置p之间的离散误差δp＝||p_c-p||；

(9)判断机器人的离散误差δp与使用要求下可接受误差ε的大小，若实际离散误差δp不大于可接受误差ε，即||p_c-p||≤ε，则将p_f作为机器人应用过程中的实际运动控制轨迹，将此运动轨迹导入运动控制系统，解算机器人的关节输入角位移；

(10)若不满足上述条件||p_c-p||≤ε，则继续修正运动轨迹，采用位置修正公式p’＝p+λ(p-p_c)，其中，λ为的δt_f中元素的绝对值最大值与其模量比值，即λ＝max{δt_f}/||δt_f||；

(11)将生成的轨迹离散位置带入误差补偿过程，重复步骤(2)-(9)，重复迭代更新计算过程，直至实际离散误差达到要求，最终解算机器人的关节输入角位移。

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