CN110883771A - 机器人的校准系统和校准方法 - Google Patents

机器人的校准系统和校准方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种机器人的校准系统和校准方法，能够辨识适当数量以及种类的机械误差参数，能够提高机器人的前端的绝对精度。该机器人的校准系统具备：数据保存部(5)，其存储将实际测量机器人的前端位置而得到的实际测量位置信息、和实际测量时的表示机器人的状态的信息组合后的多个数据；参数选定部(6、7)，其从表示机器人的机械误差的参数组中选定要辨识的一组机械误差参数；参数辨识部(8)，其使用所存储的数据和所选定的机械误差参数的信息，来辨识各机械误差参数；以及辨识结果评价部(9)，其对辨识结果进行评价，在评价不满足预定的基准的情况下，重复进行由参数选定部(6、7)进行的不同的机械误差参数的选定、辨识以及评价。

Description

机器人的校准系统和校准方法
技术领域
本发明涉及机器人的校准系统和校准方法。
背景技术
一直以来，已知一种如下技术：以利用三维位置测量仪测量多关节型机器人的多个姿态的前端位置信息而得到的实际测量位置信息、与将各旋转关节的角度数据和连杆长度通过运动学正向转换而计算出的前端的理论位置之差成为最小的方式，来辨识多个机械误差参数，从而提高使机器人的前端的绝对精度(例如参照专利文献1)。
在专利文献1所公开的技术中，将要进行辨识的机械误差参数分成姿态参数、直动轴移动方向参数以及平移参数这三组，按照该顺序，依次对组内所有的机械误差参数进行辨识。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开平7-28514号公报
发明内容
发明要解决的问题
然而，存在如下问题：即使对分组后的所有机械误差参数进行辨识，也不能够获得最优良的精度。
本发明的目的是提供一种机器人的校准系统和校准方法，其能够辨识适当数量以及种类的机械误差参数，能够提高机器人的前端的绝对精度。
用于解决问题的方案
本发明的一个方式是一种机器人的校准系统，其具备：数据保存部，其存储将实际测量机器人的前端位置而得到的实际测量位置信息、和实际测量该实际测量位置信息时的表示所述机器人的状态的信息组合后的多个数据；参数选定部，其从表示所述机器人的机械误差的参数组中选定要辨识的一组机械误差参数；参数辨识部，其使用存储于所述数据保存部的所述数据、和由所述参数选定部选定的所述机械误差参数的信息，来辨识各所述机械误差参数；以及辨识结果评价部，其对由所述参数辨识部辨识的辨识结果进行评价，在由所述辨识结果评价部进行的评价不满足预定的基准的情况下，重复进行由所述参数选定部进行的不同的所述机械误差参数的选定、由所述参数辨识部进行的辨识、以及由所述辨识结果评价部进行的评价。
根据本方案，当将实际测量的机器人的前端位置的实际测量位置信息、和实际测量实际测量位置信息时的表示机器人的状态的信息组合后的多个数据存储在数据保存部时，通过参数选定部从表示机器人的机械误差的参数组中选定应该辨识的一组机械误差参数。参数辨识部使用所选定的机械误差参数和所存储的多个数据来辨识机械误差参数，并通过辨识结果评价部对辨识结果进行评价。而且，当评价不满足预定的基准时，利用参数选定部选定不同的机械误差参数，并重复由参数辨识部进行的辨识以及由辨识结果评价部进行的评价。
当数据保存部仅能够存储预定数量的预先确定的前端位置的实际测量位置信息时，能够在机器人出厂时确定前端位置的计算所应该使用的机械误差参数。然而，在存储于数据保存部的数据的数量不足的情况下，或者在无法获得预先确定的前端位置的实际测量位置信息的情况下，即使使用出厂时所确定的机械误差参数，也存在不能提高机器人的前端的绝对位置精度的情况。
根据本方案，即使在存储于数据保存部的数据的数量不足的情况下，或者在无法获得预先确定的前端位置的实际测量位置信息的情况下，也能够对从参数组中选定的一组机械误差参数进行辨识，并对辨识结果进行评价，并在不满足预定的基准时，进行不同的一组机械误差参数的选定、辨识以及评价，因此能够设定与上述基准接近的机械误差参数。由此，能够提高使用表示机器人的状态的信息和机械误差参数计算出的机器人的前端位置的绝对位置精度。
在上述方案中，表示所述机器人的状态的信息可以包括实际测量所述实际测量位置信息的时刻的所述机器人的各关节的角度。
根据该构成，能够提高使用机器人的各关节的角度和机械误差参数计算出的机器人的前端位置的绝对位置精度。
另外，在上述方案中，表示所述机器人的状态的信息包括实际测量所述实际测量位置信息的时刻的作用于所述机器人的各关节的转矩。
根据该构成，能够提高使用作用于机器人各关节的转矩和机械误差参数计算出的机器人的前端位置的绝对位置精度。
另外，在上述方案中，在由所述辨识结果评价部进行的评价在预定时间内不满足所述基准的情况下，将至此为止所得到的评价最高的所述机械误差参数设定为要使用的机械误差参数。
根据该构成，在即使切换机械误差参数的选定，辨识结果也不满足基准的情况下，也能够设定合适的机械误差参数的集合而不需要过多的时间。
另外，在上述方案中，在即使通过预定次数的所述机械误差参数的选定，由所述辨识结果评价部进行的评价也不满足所述基准的情况下，将至此为止所得到的评价最高的所述机械误差参数设定为要使用的机械误差参数。
根据该构成，在即使切换机械误差参数的选定，辨识结果也不满足基准的情况下，也能够设定更合适的机械误差参数的集合而不需要过多的时间。
另外，本发明的另一方案是一种机器人的校准方法，其包括以下步骤：存储将实际测量机器人的前端位置而得到的实际测量位置信息、和实际测量该实际测量位置信息时的表示所述机器人的状态的信息组合后的多个数据；从表示所述机器人的机械误差的参数组中选定要辨识的一组机械误差参数；使用所存储的所述数据和所选定的所述机械误差参数的信息，来辨识各所述机械误差参数；对辨识结果进行评价；以及在评价不满足预定的基准的情况下，重复进行不同的所述机械误差参数的选定、辨识、以及评价。
发明效果
根据本发明，具有如下效果：能够辨识适当数量以及种类的机械误差参数，能够提高机器人的前端的绝对精度。
附图说明
图1是表示本发明的一个实施方式的具备校准系统的机器人系统的整体结构图。
图2是表示图1的校准系统的框图。
图3是对由图2的校准系统的参数选定部进行的机械误差参数的集合的选定进行说明的图。
图4是对使用图2的校准系统的校准方法进行说明的流程图。
图5是表示图4的校准方法的第一变形例的流程图。
图6是表示图4的校准方法的第二变形例的流程图。
附图标记的说明
1：校准系统
2：机器人
5：数据保存部
6：参数存储部(参数选定部)
7：选定部(参数选定部)
8：参数辨识部
9：辨识结果评价部
A：前端位置
具体实施方式
下面参照附图，对本发明一个实施方式的机器人的校准系统1进行说明。
如图1所示，本实施方式的校准系统1与具备机器人2、控制装置3、以及三维位置测量仪4的系统连接，并且是设定用于在控制装置3中计算前端位置的机械误差参数的系统，所述控制装置3与机器人2连接，所述三维位置测量仪4从外部对机器人2的前端位置A进行实际测量。
机器人2例如是多关节型机器人。
控制装置3通过运动学正向转换将由作为多关节型机器人的机器人2的各旋转关节(关节)的编码器检测出的角度信息和连杆长度信息转换为固定三维正交坐标系中的机器人2的前端位置的理论位置信息(以下称为理论位置)。但是，由于机器人2的构成部件的加工误差和组装误差而导致连杆长度等产生个体差异。
因此，为了计算理论位置信息，除了角度信息等表示机器人2的状态的信息之外，还使用包括连杆长度的DH参数、由旋转关节的负载转距产生的挠曲量等多个机械误差参数进行建模，来辨识机械误差参数，以使得实际测量位置与理论位置之差成为最小，由此能够提高计算出的前端位置的绝对位置精度。
如图2所示，校准系统1具备：数据保存部5，其保存由三维位置测量仪4实际测量的实际测量位置信息、与包括实际测量实际测量位置信息的时刻的机器人2的各关节的角度信息的、表示机器人2状态的信息相对应的多个数据；参数存储部(参数选定部)6，其存储表示机器人2的机械误差的机械误差参数信息；以及选定部(参数选定部)7，其从存储于参数存储部6的机械误差参数中选定要辨识的一组机械误差参数。
另外，校准系统1还具备参数辨识部8和辨识结果评价部9，该参数辨识部8对所选定的机械误差参数进行辨识，辨识结果评价部9对辨识结果进行评价。
数据保存部5和参数存储部6例如是存储器。选定部7、参数辨识部8以及辨识结果评价部9例如由处理器构成。
在参数存储部6中存储有能够选定为机械误差参数的多个候补。在图3所示的例子中，存储有从P1到P60的60个机械误差参数候补的识别信息。
选定部7选定包含存储于参数存储部6的候补内的多个候补的集合。最初的选定可以使用预先确定的集合，也可以使用任意选择的集合。在图3所示的例子中，选定了包含存储于参数存储部6的60个机械误差参数内的例如21个机械误差参数的集合。
第二次之后的选定可以通过随机追加到目前为止未被选定的机械误差参数，或者随机删除已选定的任意一个机械误差参数来进行。追加或删除可以一个一个进行，也可以进行任意的数量。在图3所示的例子中，在第二次的选定中追加机械误差参数P1，在第三次的选定中追加机械误差参数P3。
参数辨识部8使用存储于数据保存部5的多个数据、以及由选定部7选定的机械误差参数的集合，并利用公知的方法来辨识集合内所包含的机械误差参数。例如，创建存储于数据保存部5的机器人2的前端位置的实际测量位置、与使用实际测量位置和机械误差参数计算出的理论位置之间的误差函数，通过最小二乘法来辨识机械误差参数即可。
辨识结果评价部9根据预定的基准对由参数辨识部8辨识的结果进行评价。例如，针对所有的实际测量位置，计算理论位置与实际测量位置之间的误差，只要判定其平均值是否满足评价基准(例如0.3mm以下)即可，其中理论位置是使用所辨识的机械误差参数的集合计算出的。
下面，针对使用如此构成的本实施方式的机器人2的校准系统1的校准方法进行说明。
为了使用本实施方式的校准系统1进行校准，如图4所示，首先，使作为多关节型机器人的机器人2的各关节做动作而将前端配置在多个位置，并在各位置由三维位置测量仪4对前端位置进行实际测量(步骤S1)。另外，获取实际测量的时刻的机器人2的各关节的角度信息(步骤S2)，将所获取的角度信息与所测量的实际测量位置相对应地存储于数据保存部5(步骤S3)。
其次，选定部7从存储于参数存储部6的机械误差参数的候补中选定一组机械误差参数的集合(步骤S4)。
然后，创建使用所选定的一组机械误差参数和存储于数据保存部5的角度信息计算出的理论位置与实际测量位置之间的误差函数，并通过最小二乘法来辨识机械误差参数(步骤S5)。
然后，通过辨识结果评价部9使用所辨识出的机械误差参数对辨识结果是否满足预定的基准进行评价(步骤S6)。
若不满足基准，则返回至步骤S4，重复进行选定与已选定的机械误差参数的集合不同的集合的步骤S4到步骤S6的工序。
若在步骤S6中满足基准，则将在该时刻所辨识的机械误差参数输出到控制装置3(步骤S7)。
这样，根据本实施方式的机器人2的校准系统1和校准方法，由于不是仅辨识预先确定的机械误差参数，而是搜索辨识结果满足预定的基准的机械误差参数的集合，因此具有如下优点：能够辨识适当数量以及种类的机械误差参数，能够提高机器人2的前端的绝对精度。
也就是说，即使在用户无法准备包括所需数量或关于所需位置的实际测量位置和理论位置的数据的情况下，也能够通过搜索辨识结果满足预定的基准的机械误差参数的集合来提高机器人2的前端的绝对精度。
此外，在本实施方式中，作为表示机器人2的状态的信息，例示了由编码器检测出的各旋转关节的角度信息，但取而代之，或者也可以在此基础上，采用由传感器检测或者根据其他信息计算出的转矩或外力等其他信息。
另外，在本实施方式中，重复进行机械误差参数的选定、辨识以及评价，直到辨识结果满足预定的基准为止，但取而代之，也可以如图5所示，在开始选定机械误差参数的集合的时刻开始进行时间的计时(步骤S8)，若辨识结果不满足基准，则判定是否经过了预定时间(步骤S9)。
也就是说，在没有经过预定时间的情况下，返回至步骤S4，重复进行机械误差参数的选定、辨识以及评价，在经过了预定时间的情况下，只要输出表示在该时刻与基准最接近的辨识结果的机械误差参数即可(步骤S7)。这样，在严格设定了评价基准的情况下，由于到满足基准为止需要很多时间，因此通过限制时间进行处理，能够在短时间内设定表示与基准接近的辨识结果的机械误差参数。
另外，代替限制经过时间进行处理，还可以如图6所示，当机械误差参数的集合的选定次数k成为预定次数时，输出表示在该时刻与基准最接近的辨识结果的机械误差参数。图中，在开始选定前将选定次数k重置(步骤S10)，并递增(步骤S11)。而且，当辨识结果不满足基准时，判定是否进行了预定次数kO次选定(步骤S12)。若没有进行预定次数kO次选定，则返回至步骤S4，重复进行机械误差参数的选定、辨识以及评价。
由此，在严格设定了评价基准的情况下，由于到满足基准为止需要很多时间，因此通过限制重复次数进行处理，能够在短时间内设定表示与基准接近的辨识结果的机械误差参数。

Claims (6)

1.一种机器人的校准系统，其特征在于，具备：
数据保存部，其存储将实际测量机器人的前端位置而得到的实际测量位置信息、和实际测量该实际测量位置信息时的表示所述机器人的状态的信息组合后的多个数据；
参数选定部，其从表示所述机器人的机械误差的参数组中选定要辨识的一组机械误差参数；
参数辨识部，其使用存储于所述数据保存部的所述数据、和由所述参数选定部选定的所述机械误差参数的信息，来辨识各所述机械误差参数；以及
辨识结果评价部，其对由所述参数辨识部辨识的辨识结果进行评价，
在由所述辨识结果评价部进行的评价不满足预定的基准的情况下，重复进行由所述参数选定部进行的不同的所述机械误差参数的选定、由所述参数辨识部进行的辨识、以及由所述辨识结果评价部进行的评价。
2.根据权利要求1所述的机器人的校准系统，其特征在于，
表示所述机器人的状态的信息包括实际测量所述实际测量位置信息的时刻的所述机器人的各关节的角度。
3.根据权利要求1所述的机器人的校准系统，其特征在于，
表示所述机器人的状态的信息包括实际测量所述实际测量位置信息的时刻的作用于所述机器人的各关节的转矩。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的机器人的校准系统，其特征在于，
在由所述辨识结果评价部进行的评价在预定时间内不满足所述基准的情况下，将至此为止所得到的评价最高的所述机械误差参数设定为要使用的机械误差参数。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的机器人的校准系统，其特征在于，
在即使通过预定次数的所述机械误差参数的选定，由所述辨识结果评价部进行的评价也不满足所述基准的情况下，将至此为止所得到的评价最高的所述机械误差参数设定为要使用的机械误差参数。
6.一种机器人的校准方法，其特征在于，包括以下步骤：
存储将实际测量机器人的前端位置而得到的实际测量位置信息、和实际测量该实际测量位置信息时的表示所述机器人的状态的信息组合后的多个数据；
从表示所述机器人的机械误差的参数组中选定要辨识的一组机械误差参数；
使用所存储的所述数据、和所选定的所述机械误差参数的信息，来辨识各所述机械误差参数；
对辨识结果进行评价；以及
在评价不满足预定的基准的情况下，重复进行不同的所述机械误差参数的选定、辨识、以及评价。
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