CN112157654B - 一种机器人加工系统定位误差的优化方法 - Google Patents

一种机器人加工系统定位误差的优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112157654B
CN112157654B CN202010966191.2A CN202010966191A CN112157654B CN 112157654 B CN112157654 B CN 112157654B CN 202010966191 A CN202010966191 A CN 202010966191A CN 112157654 B CN112157654 B CN 112157654B
Authority
CN
China
Prior art keywords
coordinate system
robot
coordinate
laser tracker
under
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
Application number
CN202010966191.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112157654A (zh
Inventor
丁雅斌
郝晏
黄田
刘海涛
田文杰
付津昇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tianjin University
Original Assignee
Tianjin University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin University filed Critical Tianjin University
Priority to CN202010966191.2A priority Critical patent/CN112157654B/zh
Publication of CN112157654A publication Critical patent/CN112157654A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112157654B publication Critical patent/CN112157654B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1694—Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion
    • B25J9/1697—Vision controlled systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop
    • B25J9/1653—Programme controls characterised by the control loop parameters identification, estimation, stiffness, accuracy, error analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/002—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring two or more coordinates
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Numerical Control (AREA)

Abstract

本发明公开了一种机器人加工系统定位误差的优化方法,包括：(1)构建机器人加工系统；(2)在机器人加工系统中建立研究所需的五个坐标系；(3)将计算得到的机器人加工系统中五个坐标系间的变换关系作为优化的初始变换关系；(4)采集优化所需的数据；(5)用LM算法优化LBT闭环、LCT闭环和LTCW闭环中的坐标系间的变换关系；(6)用一个BP神经网络模型对不同闭环优化后同一点的不同坐标值进行融合，输出融合后该点的坐标值即为机器人末端刀具的位置坐标。该方法减小了机器人末端刀具的位姿误差，可有效解决机器人加工过程中，坐标系连续变换带来的误差传递问题，且便于在生产加工中运用。

Description

一种机器人加工系统定位误差的优化方法
技术领域
本发明涉及定位误差的优化方法，尤其涉及机器人加工系统定位误差的优化方法。
背景技术
在航空航天、高铁船舶、风能核电等领域，存在大量面形结构复杂、精度要求高的超大型整体结构件，重型机床通常难以完成此类结构件的加工制造任务，国际上普遍采用机器人加工系统代替人工作业。可是，为保证机器人加工系统的加工精度，该系统不仅需要配备高精度和高刚度的加工机器人，还必须配备相应的测量系统，以便对移动平台、机器人、整体结构件的定位基准实施精确的测量，并需将机器人、工装、工件系统等多坐标系基准统一到全局坐标系下表达。然而，机器人本体误差、坐标系变换误差、标靶点测量误差等误差难以完全测量补偿，且坐标系连续变换过程中，误差长程累积效应明显，极易形成误差的终端集聚。仅优化局部坐标系间的变换关系，可以达到提高局部定位精度的要求，但无法准确保证加工过程中机器人末端刀具与整体结构件在三维空间内的定位精度。
发明内容
本发明的目的在于克服已有技术的缺点，提供一种机器人加工系统定位误差的优化方法，可有效解决机器人加工过程中，坐标系连续变换带来的误差传递问题，减小机器人末端刀具的定位误差。
实现本发明方法采用的技术方案是：
本发明的一种机器人加工系统定位误差的优化方法，包括如下步骤：
步骤一、构建机器人加工系统：
机器人加工系统包括机器人、激光跟踪仪、条纹投影测量系统和工件；
在所述的机器人的基座上安装有四个第一靶球座，根据四个第一靶球座设计图纸和加工信息获得四个第一靶球座在基座上的坐标值；
所述的条纹投影测量系统与机器人的末端刚性连接；机器人加工工件时，条纹投影测量系统在工件附近获取工件的点云信息，获取的工件点云信息输入机器人的控制系统，机器人的控制系统控制机器人末端修正；
所述的工件安装在工装上，工装上安装有四个第二靶球座，根据第二靶球座设计图纸和加工信息获得四个第二靶球座在工装上的坐标值；
步骤二、在机器人加工系统中建立坐标系：
在激光跟踪仪中建立激光跟踪仪坐标系L、在机器人系统中建立机器人基坐标系B、在机器人末端建立机器人末端刀具坐标系T、在条纹投影测量系统中建立条纹投影测量系统坐标系C、在工件中建立工件坐标系W五个坐标系；
步骤三、将计算得到的机器人加工系统中五个坐标系间的变换关系作为优化的初始变换关系，具体步骤为：
(1)在四个第一靶球座上分别放置第一靶球，由第一靶球的直径和四个第一靶球座在基座上的坐标值，计算得到第一靶球的中心点在机器人基坐标系B中的坐标；在四个第二靶球座上分别放置第二靶球，由第二靶球的直径和四个第二靶球座在工装上的坐标值，计算得到第二靶球的中心点在工件坐标系W中的坐标，激光跟踪仪放在能够测得机器人加工系统中全部靶球中心点的位置；
(2)利用激光跟踪仪测量四个第一靶球的中心点的坐标值，得到在激光跟踪仪坐标系L下四个第一靶球的中心点坐标值；利用四个第一靶球的中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值和四个第一靶球的中心点在机器人基坐标系B下的坐标值，通过SVD法计算得到激光跟踪仪坐标系L在机器人基坐标系B下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000021
Figure BDA0002682417140000022
作为激光跟踪仪坐标系L和机器人基坐标系B的初始变换关系；
(3)从机器人控制系统中获取机器人基坐标系B在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000023
Figure BDA0002682417140000024
作为机器人基坐标系B和机器人末端刀具坐标系T的初始变换关系；
(4)通过机器人手眼标定得到机器人的手眼关系即为条纹投影测量系统坐标系C在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000025
Figure BDA0002682417140000026
作为条纹投影测量系统坐标系C和机器人末端刀具坐标系T的初始变换关系；
(5)将在工件坐标系中的坐标已知的四个靶点分别贴在工件上，利用条纹投影测量系统测量四个靶点在条纹投影测量系统坐标系下的坐标，通过SVD法计算得到条纹投影测量系统坐标系C在工件坐标系W下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000031
Figure BDA0002682417140000032
作为条纹投影测量系统坐标系C和工件坐标系W的初始变换关系；
(6)利用激光跟踪仪测量四个第二靶球，得到四个第二靶球中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值，利用四个第二靶球的中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值和四个第二靶球的中心点在工件坐标系W下的坐标值，通过SVD法计算得到激光跟踪仪坐标系L在工件坐标系W下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000033
Figure BDA0002682417140000034
作为激光跟踪仪坐标系L和工件坐标系W的初始变换关系；
步骤四、采集优化所需的数据，具体步骤为：
(1)在机器人工作空间中选取第一系列点，将所述的第一系列点在激光跟踪仪坐标系L下坐标值表示为Lpi，i∈N，利用机器人控制系统控制机器人末端依次到达各个所述的第一系列点；
(2)在机器人末端安装末端靶球架，在末端靶球架上面放置第三靶球，然后利用激光跟踪仪测量第三靶球在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值
Figure BDA0002682417140000035
并在机器人的控制系统中记录与该坐标值
Figure BDA0002682417140000036
相对应的矩阵
Figure BDA0002682417140000037
(3)在机器人工作空间中选取第二系列点，将所述的第二系列点在激光跟踪仪坐标系L下坐标值表示为Lpj，j∈N，利用机器人控制系统控制机器人末端依次到达各个所述的第二系列点；
(4)利用激光跟踪仪测量第三靶球的中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值
Figure BDA0002682417140000038
并在机器人控制系统中记录与该坐标值
Figure BDA0002682417140000039
相对应的激光跟踪仪坐标系L在条纹投影测量系统坐标系C下的实际位姿
Figure BDA00026824171400000310
(5)在机器人工作空间中选取第三系列点，所述的第三系列点在激光跟踪仪坐标系L下坐标值为Lpk，k∈N，将第四靶球固定在第三系列点的位置处，利用激光跟踪仪依次测量各个第四靶球中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值
Figure BDA00026824171400000311
通过机器人控制系统控制机器人末端依次到达各个第三系列点；利用激光跟踪仪测量第三靶球中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值
Figure BDA00026824171400000312
并在机器人的控制系统中记录与该坐标值
Figure BDA00026824171400000313
相对应的条纹投影测量系统坐标系C在工件坐标系W下的实际位姿
Figure BDA00026824171400000314
(6)利用Lpk和
Figure BDA0002682417140000041
通过SVD法计算得到激光跟踪仪坐标系L在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000042
步骤五、用LM算法优化LBT闭环、LCT闭环和LTCW闭环中的坐标系间的变换关系：
(1)所述的LBT闭环的变换关系是指：激光跟踪仪坐标系L下的点，从激光跟踪仪坐标系L变换到机器人基坐标系B，该点继续变换到机器人末端刀具坐标系T；
优化LBT闭环过程如下：
第一步，建立目标函数J的优化方程：
Figure BDA0002682417140000043
方程中各个参数的含义：
Lpi是激光跟踪仪坐标系L下第i点的坐标值；
Figure BDA0002682417140000044
是Lpi直接变换到机器人末端刀具坐标系T下的点的实际坐标；
Figure BDA0002682417140000045
是满足两点变换关系的机器人基坐标系B在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿；
Figure BDA0002682417140000046
是满足目标函数最小的激光跟踪仪坐标系L在机器人基坐标系B下的最优位姿；
Figure BDA0002682417140000047
中的旋转矩阵为单位正交矩阵；
第二步，用
Figure BDA0002682417140000048
对
Figure BDA0002682417140000049
的变换方程进行修正，先求解一个最优的
Figure BDA00026824171400000410
再求解与
Figure BDA00026824171400000411
相对应的
Figure BDA00026824171400000412
采用LM算法求解第一步方程中最优的
Figure BDA00026824171400000413
再通过下式求得与
Figure BDA00026824171400000414
相对应的
Figure BDA00026824171400000415
并将
Figure BDA00026824171400000416
的值输入机器人控制系统中，更新机器人控制系统中原有的
Figure BDA00026824171400000417
Figure BDA00026824171400000418
第三步，把优化后的
Figure BDA00026824171400000419
参数代入坐标变换方程
Figure BDA00026824171400000420
得到Lpi由路径LBT变换到机器人末端刀具坐标系T下点的实际坐标；
(2)所述的LCT闭环的变换关系是指：激光跟踪仪坐标系L下的点，从激光跟踪仪坐标系L变换到条纹投影测量系统坐标系C，该点继续变换到机器人末端刀具坐标系T；
优化LCT闭环过程如下：
第一步，建立目标函数J的优化方程：
Figure BDA0002682417140000051
方程中各个参数的含义：
Lpj是激光跟踪仪坐标系L下第j点的坐标值；
Figure BDA0002682417140000052
是Lpj直接变换到机器人末端刀具坐标系T下的点的实际坐标；
Figure BDA0002682417140000053
是满足两点变换关系的激光跟踪仪坐标系L在条纹投影测量系统坐标系C下的实际位姿；
Figure BDA0002682417140000054
是满足目标函数最小的条纹投影测量系统坐标系C在机器人末端刀具坐标系T下的最优位姿；
第二步，用
Figure BDA0002682417140000055
对
Figure BDA0002682417140000056
的变换方程进行修正，先求解一个最优的
Figure BDA0002682417140000057
再求解与
Figure BDA0002682417140000058
相对应的
Figure BDA0002682417140000059
采用LM算法求解第一步方程中最优的
Figure BDA00026824171400000510
再通过下式求得与
Figure BDA00026824171400000511
相对应的
Figure BDA00026824171400000512
并将
Figure BDA00026824171400000513
的值输入机器人控制系统中，更新机器人的控制系统中原有的
Figure BDA00026824171400000514
Figure BDA00026824171400000515
第三步，把优化后的
Figure BDA00026824171400000516
参数代入坐标变换方程
Figure BDA00026824171400000517
得到wpj由路径WCT变换到机器人末端刀具坐标系T下点的实际坐标；
其中，wpj是工件坐标系W下第j点的坐标值，
Figure BDA00026824171400000518
为wpj先变换到条纹投影测量系统坐标系C下后再变换到机器人末端刀具坐标系T下的点的实际坐标，
Figure BDA00026824171400000519
为工件坐标系W在条纹投影测量系统坐标系C下的实际位姿；
(3)所述的LTCW闭环的变换关系是指：激光跟踪仪坐标系L下的点，从激光跟踪仪坐标系L变换到机器人末端刀具坐标系T，该点继续变换到条纹投影测量系统坐标系C，该点继续变换到工件坐标系W；
优化LTCW闭环过程如下：
第一步，建立目标函数J的优化方程：
Figure BDA00026824171400000520
方程中各个参数的含义：
Lpk是激光跟踪仪坐标系L下第k点的坐标值；
Figure BDA0002682417140000061
是Lpk直接变换到工件坐标系W下的点的实际坐标，
Figure BDA0002682417140000062
是满足两点变换关系的激光跟踪仪坐标系L在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿；
Figure BDA0002682417140000063
是满足目标函数最小的机器人末端刀具坐标系T在条纹投影测量系统坐标系C下的最优位姿；
Figure BDA0002682417140000064
是满足两点变换关系的条纹投影测量系统坐标系C在工件坐标系W下的实际位姿；
第二步，用
Figure BDA0002682417140000065
对
Figure BDA0002682417140000066
的变换方程进行修正，先求解一个最优的
Figure BDA0002682417140000067
再求解与
Figure BDA0002682417140000068
相对应的
Figure BDA0002682417140000069
采用LM算法求解第一步方程中最优的
Figure BDA00026824171400000610
再通过下式求得与
Figure BDA00026824171400000611
相对应的
Figure BDA00026824171400000612
并将
Figure BDA00026824171400000613
的值输入机器人的控制系统中，更新机器人的控制系统中原有的
Figure BDA00026824171400000614
Figure BDA00026824171400000615
第三步，优化后得到
Figure BDA00026824171400000616
参数，然后求解
Figure BDA00026824171400000617
将
Figure BDA00026824171400000618
代入坐标变换方程
Figure BDA00026824171400000619
Figure BDA00026824171400000620
得到Wpk由路径WCT变换到机器人末端刀具坐标系T下点的实际坐标；
其中，Wpk是工件坐标系W下第k点的坐标值，
Figure BDA00026824171400000621
为Wpk先变换到条纹投影测量系统坐标系C下后再变换到机器人末端刀具坐标系T下的点的实际坐标，
Figure BDA00026824171400000622
为工件坐标系W在条纹投影测量系统C下的实际位姿；
步骤六、用一个BP神经网络模型对不同闭环优化后同一点的不同坐标值进行融合，输出融合后该点的坐标值即为机器人末端刀具的位置坐标。
本发明的有益效果是：本方法可有效解决机器人加工过程中，坐标系连续变换带来的误差传递问题，减小机器人末端刀具的定位误差，且该方法便于在生产加工中应用。
附图说明
图1为本发明中建立的坐标系及坐标系间关系示意图；
图2是本发明方法采用的神经网络模型示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明加以详细说明。
如附图所示本发明提供的一种机器人加工系统定位误差的优化方法，包括如下步骤：
步骤一、构建机器人加工系统：
机器人加工系统包括机器人1、激光跟踪仪2、条纹投影测量系统3和工件4。
在所述的机器人1的基座上安装有四个第一靶球座，根据四个第一靶球座设计图纸和加工信息获得四个第一靶球座在基座上的坐标值。
所述的条纹投影测量系统3为视觉测量系统，所述的条纹投影测量系统3与机器人1的末端刚性连接。机器人加工工件时，条纹投影测量系统3在工件附近获取工件的点云信息并将工件点云信息输入机器人的控制系统，机器人的控制系统控制机器人1末端修正。
所述的工件安装在工装上，工装上安装有四个第二靶球座，根据第二靶球座设计图纸和加工信息可以获得四个第二靶球座在工装上的坐标值。
步骤二、在机器人加工系统中建立坐标系：
利用现有方法(坐标系建立方法参见文献：李博林.双机器人自动制孔系统研究[D].浙江大学,2018.)在激光跟踪仪2中建立激光跟踪仪坐标系L、在机器人1中建立机器人基坐标系B、在机器人1末端建立机器人末端刀具坐标系T、在条纹投影测量系统3中建立条纹投影测量系统坐标系C，在工件4中建立工件坐标系W五个坐标系。
步骤三、将计算得到的机器人加工系统中五个坐标系间的变换关系作为优化的初始变换关系，具体步骤为：
(1)在四个第一靶球座上分别放置第一靶球，由第一靶球的直径和四个第一靶球座在基座上的坐标值，计算得到第一靶球的中心点在机器人基坐标系B中的坐标。在四个第二靶球座上分别放置第二靶球，由第二靶球的直径和四个第二靶球座在工装上的坐标值，计算得到第二靶球的中心点在工件坐标系W中的坐标(靶球在机器人基坐标系B和工件坐标系W中的坐标参考文献：刘湛基.机器人与激光跟踪仪的坐标系转换方法研究[J].中国测试,2017.)。激光跟踪仪2放在能够测得机器人加工系统中全部靶球中心点的位置。
(2)利用激光跟踪仪2测量四个第一靶球的中心点的坐标值，得到在激光跟踪仪坐标系L下四个第一靶球的中心点坐标值。利用四个第一靶球的中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值和四个第一靶球的中心点在机器人基坐标系B下的坐标值，通过SVD法计算得到激光跟踪仪坐标系L在机器人基坐标系B下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000081
Figure BDA0002682417140000082
作为激光跟踪仪坐标系L和机器人基坐标系B的初始变换关系。
(3)从机器人的控制系统中获取机器人基坐标系B在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000083
Figure BDA0002682417140000084
作为机器人基坐标系B和机器人末端刀具坐标系T的初始变换关系。
(4)通过机器人1手眼标定(手眼标定参见文献：张云珠.工业机器人手眼标定技术研究[D].哈尔滨工程大学,2010.)得到机器人1的手眼关系即为条纹投影测量系统坐标系C在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000085
Figure BDA0002682417140000086
作为条纹投影测量系统坐标系C和机器人末端刀具坐标系T的初始变换关系。
(5)将在工件坐标系中的坐标已知的四个靶点分别贴在工件上，利用条纹投影测量系统3测量四个靶点在条纹投影测量系统坐标系C下的坐标，通过SVD法计算得到条纹投影测量系统坐标系C在工件坐标系W下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000087
Figure BDA0002682417140000088
作为条纹投影测量系统坐标系C和工件坐标系W的初始变换关系。
(6)利用激光跟踪仪2测量四个第二靶球，得到四个第二靶球中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值。利用四个第二靶球的中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值和四个第二靶球的中心点在工件坐标系W下的坐标值，通过SVD法计算得到激光跟踪仪坐标系L在工件坐标系W下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000089
Figure BDA00026824171400000810
作为激光跟踪仪坐标系L和工件坐标系W的初始变换关系。
步骤四、采集优化所需的数据，具体步骤为：
(1)在机器人1工作空间中选取第一系列点，将所述的第一系列点在激光跟踪仪坐标系L下坐标值表示为Lpi,i∈N。利用机器人的控制系统控制机器人末端依次到达各个所述的第一系列点。
(2)在机器人末端安装末端靶球架，在末端靶球架上面放置第三靶球。然后利用激光跟踪仪2测量第三靶球在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值
Figure BDA00026824171400000811
并在机器人的控制系统中记录与该坐标值
Figure BDA00026824171400000812
相对应的矩阵
Figure BDA00026824171400000813
(矩阵
Figure BDA00026824171400000814
在机器人的控制系统自动显示)。
(3)在机器人1工作空间中选取第二系列点，将所述的第二系列点在激光跟踪仪坐标系L下坐标值表示为Lpj,j∈N。利用机器人的控制系统控制机器人末端依次到达各个所述的第二系列点。
(4)利用激光跟踪仪2测量第三靶球的中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值
Figure BDA0002682417140000091
并在机器人的控制系统中记录与该坐标值
Figure BDA0002682417140000092
相对应的激光跟踪仪坐标系L在条纹投影测量系统坐标系C下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000093
(激光跟踪仪坐标系在条纹投影测量系统坐标系下的实际位姿参加文献：李博林.双机器人自动制孔系统研究[D].浙江大学,2018.)。
(5)在机器人工作空间中选取第三系列点，所述的第三系列点在激光跟踪仪坐标系L下坐标值为Lpk,k∈N。将第四靶球固定在第三系列点的位置处，利用激光跟踪仪2依次测量各个第四靶球中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值
Figure BDA0002682417140000094
通过机器人的控制系统控制机器人末端依次到达各个第三系列点。利用激光跟踪仪2测量第三靶球的坐标值
Figure BDA0002682417140000095
并在机器人的控制系统中记录与该坐标值
Figure BDA0002682417140000096
相对应的条纹投影测量系统坐标系C在工件坐标系W下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000097
(条纹投影测量系统坐标系在工件坐标系下的实际位姿参考文献：ZHANG Z Y,DING Y B,HUANG T,et al.A mobile robotic system for large scalemanufacturing(用于大尺寸加工制造的移动机器人系统)[C]//18th InternationalConference in Manufacturing Research(第十八届国际制造业研究大会).Belfast:IOSPress,2019:67-74.)。
(6)利用Lpk和
Figure BDA0002682417140000098
通过SVD法计算得到激光跟踪仪坐标系L在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000099
步骤五、用LM算法优化LBT闭环、LCT闭环和LTCW闭环中的坐标系间的变换关系。
(1)所述的LBT闭环的变换关系是指：激光跟踪仪坐标系L下的点，从激光跟踪仪坐标系L变换到机器人基坐标系B，该点继续变换到机器人末端刀具坐标系T；
优化LBT闭环过程如下：
第一步，建立目标函数J的优化方程：
Figure BDA0002682417140000101
方程中各个参数的含义：
Lpi是激光跟踪仪坐标系L下第i点的坐标值；
Figure BDA0002682417140000102
是Lpi直接变换到机器人末端刀具坐标系T下的点的实际坐标，记为L-T；
Figure BDA0002682417140000103
是满足两点变换关系的机器人基坐标系B在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿；
Figure BDA0002682417140000104
是满足目标函数最小的激光跟踪仪坐标系L在机器人基坐标系B下的最优位姿。
Figure BDA0002682417140000105
中的旋转矩阵为单位正交矩阵。
该函数方程的推导过程如下：
在激光跟踪仪坐标系L，机器人基坐标系B和机器人末端刀具坐标系T中，存在两条路径实现实际坐标之间的变换：
Figure BDA0002682417140000106
Figure BDA0002682417140000107
其中，
Figure BDA0002682417140000108
是Lpi先变换到机器人基坐标系B下后再变换到机器人末端刀具坐标系T下(L-B-T)的点的实际坐标；
Figure BDA0002682417140000109
是满足两点变换关系的激光跟踪仪坐标系L在机器人基坐标系B下的实际位姿；
Figure BDA00026824171400001010
是满足两点变换关系的激光跟踪仪坐标系L在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿。
第二步，用
Figure BDA00026824171400001011
对
Figure BDA00026824171400001012
的变换方程进行修正，先求解一个最优的
Figure BDA00026824171400001013
再求解与
Figure BDA00026824171400001014
相对应的
Figure BDA00026824171400001015
采用LM算法求解第一步方程中最优的
Figure BDA00026824171400001016
再通过下式求得与
Figure BDA00026824171400001017
相对应的
Figure BDA00026824171400001018
并将
Figure BDA00026824171400001019
的值输入机器人的控制系统中，更新机器人的控制系统中原有的
Figure BDA00026824171400001020
Figure BDA00026824171400001021
第三步，把优化后的
Figure BDA00026824171400001022
参数代入坐标变换方程
Figure BDA00026824171400001023
得到Lpi由路径LBT变换到机器人末端刀具坐标系T下点的实际坐标。
(2)所述的LCT闭环的变换关系是指：激光跟踪仪坐标系L下的点，从激光跟踪仪坐标系L变换到条纹投影测量系统坐标系C，该点继续变换到机器人末端刀具坐标系T；
优化LCT闭环过程如下：
第一步，建立目标函数J的优化方程：
Figure BDA0002682417140000111
方程中各个参数的含义：
Lpj是激光跟踪仪坐标系L下第j点的坐标值；
Figure BDA0002682417140000112
是Lpj直接变换到机器人末端刀具坐标系T下(L-T)的点的实际坐标；
Figure BDA0002682417140000113
是满足两点变换关系的激光跟踪仪坐标系L在条纹投影测量系统坐标系C下的实际位姿；
Figure BDA0002682417140000114
是满足目标函数最小的条纹投影测量系统坐标系C在机器人末端刀具坐标系T下的最优位姿。
该函数方程的推导过程如下：
在激光跟踪仪坐标系L，条纹投影测量系统坐标系C和机器人末端刀具坐标系T中，存在两条路径实现实际坐标之间的变换：
Figure BDA0002682417140000115
Figure BDA0002682417140000116
其中，
Figure BDA0002682417140000117
是Lpj先变换到条纹投影测量系统坐标系C下后再变换到机器人末端刀具坐标系T下(L-C-T)的点的实际坐标；
Figure BDA0002682417140000118
是满足两点变换关系的条纹投影测量系统坐标系C在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿；
Figure BDA0002682417140000119
是满足两点变换关系的激光跟踪仪坐标系L在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿。
第二步，用
Figure BDA00026824171400001110
对
Figure BDA00026824171400001111
的变换方程进行修正，先求解一个最优的
Figure BDA00026824171400001112
再求解与
Figure BDA00026824171400001113
相对应的
Figure BDA00026824171400001114
采用LM算法求解第一步方程中最优的
Figure BDA00026824171400001115
再通过下式求得与
Figure BDA00026824171400001116
相对应的
Figure BDA00026824171400001117
并将
Figure BDA00026824171400001118
的值输入机器人的控制系统中，更新机器人的控制系统中原有的
Figure BDA00026824171400001119
Figure BDA00026824171400001120
第三步，把优化后的
Figure BDA00026824171400001121
参数代入坐标变换方程
Figure BDA00026824171400001122
得到Wpj由路径WCT变换到机器人末端刀具坐标系T下点的实际坐标。
其中，Wpj是工件坐标系W下第j点的坐标值，
Figure BDA0002682417140000121
为Wpj先变换到条纹投影测量系统坐标系C下后再变换到机器人末端刀具坐标系T下(W-C-T)的点的实际坐标，
Figure BDA0002682417140000122
为工件坐标系W在条纹投影测量系统坐标系C下的实际位姿。
(3)所述的LTCW闭环的变换关系是指：激光跟踪仪坐标系L下的点，从激光跟踪仪坐标系L变换到机器人末端刀具坐标系T，该点继续变换到条纹投影测量系统坐标系C，该点继续变换到工件坐标系W。
优化LTCW闭环过程如下：
第一步，建立目标函数J的优化方程：
Figure BDA0002682417140000123
方程中各个参数的含义：
Lpk是激光跟踪仪坐标系L下第k点的坐标值；
Figure BDA0002682417140000124
是Lpk直接变换到工件坐标系W下(L-W)的点的实际坐标，
Figure BDA0002682417140000125
是满足两点变换关系的激光跟踪仪坐标系L在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿；
Figure BDA0002682417140000126
是满足目标函数最小的机器人末端刀具坐标系T在条纹投影测量系统坐标系C下的最优位姿；
Figure BDA0002682417140000127
是满足两点变换关系的条纹投影测量系统坐标系C在工件坐标系W下的实际位姿。
该函数方程的推导过程如下：
在激光跟踪仪坐标系L、机器人末端刀具坐标系T、条纹投影测量系统坐标系C与工件坐标系W中，存在两条路径实现实际坐标之间的变换：
Figure BDA0002682417140000128
Figure BDA0002682417140000129
其中，
Figure BDA00026824171400001210
是Lpk先变换到机器人末端刀具坐标系T下，再变换到条纹投影测量系统坐标系C下，再变换到工件坐标系W下(L-T-C-W)的点的实际坐标；
Figure BDA00026824171400001211
是满足两点变换关系的机器人末端刀具坐标系T在条纹投影测量系统坐标系C下的实际位姿；
Figure BDA00026824171400001212
是满足两点变换关系的激光跟踪仪坐标系L在工件坐标系W下的实际位姿。
第二步，用
Figure BDA00026824171400001213
对
Figure BDA00026824171400001214
的变换方程进行修正，先求解一个最优的
Figure BDA00026824171400001215
再求解与
Figure BDA00026824171400001216
相对应的
Figure BDA00026824171400001217
采用LM算法求解第一步方程中最优的
Figure BDA00026824171400001218
再通过下式求得与
Figure BDA0002682417140000131
相对应的
Figure BDA0002682417140000132
并将
Figure BDA0002682417140000133
的值输入机器人的控制系统中，更新机器人的控制系统中原有的
Figure BDA0002682417140000134
Figure BDA0002682417140000135
第三步，优化后得到
Figure BDA0002682417140000136
参数，根据现有求逆矩阵的方法求
Figure BDA0002682417140000137
将
Figure BDA0002682417140000138
代入坐标变换方程
Figure BDA0002682417140000139
得到Wpk由路径W-C-T变换到机器人末端刀具坐标系T下点的实际坐标。
其中，Wpk是工件坐标系W下第k点的坐标值，
Figure BDA00026824171400001310
为Wpk先变换到条纹投影测量系统坐标系C下后再变换到机器人末端刀具坐标系T下(W-C-T)的点的实际坐标，
Figure BDA00026824171400001311
为工件坐标系W在条纹投影测量系统C下的实际位姿。
步骤六、用一个BP神经网络模型5对不同闭环优化后同一点的不同坐标值进行融合，输出融合后该点的坐标值即为机器人末端刀具的位置坐标，融合该点是坐标值是为了减小机器人末端刀具的位置误差，具体步骤为：
(1)神经网络的输入层6包括LCT闭环优化后的一系列
Figure BDA00026824171400001312
点的坐标A＝(x1,y1,z1)，LTCW闭环优化后一系列
Figure BDA00026824171400001313
点的坐标B＝(x2,y2,z2)，以及两点的坐标之差(x2-x1,y2-y1,z2-z1)。
隐含层7包括六个节点，对A和B进行加权组合。输出层8包括三个节点：α，β和γ，α代表神经网络输出点的坐标x来自x1的可能性，β代表神经网络输出点的坐标y来自y1的可能性，γ代表神经网络输出点的坐标z来自z1的可能性。
在输出层节点上使用Sigmoid激活函数，将节点的值分别映射到[0-1]。
Figure BDA00026824171400001314
最终神经网络融合后点的坐标(x,y,z)为：
C＝(α*x1+(1-α)*x2,β*y1+(1-β)*y2,γ*z1+(1-γ)*z2)
(2)采用MSE Loss作为训练神经网络的Loss函数。Loss函数为：
Loss＝(x’-α*x1+(α-1)*x2)2
+(y’-β*y1+(β-1)*y2)2+(z’-γ*z1+(γ-1)*z2)2
其中，(x’,y’,z’)为机器人末端刀具的实际坐标。
以下对神经网络的训练过程举例说明。
样本包括神经网络的输入坐标，输出坐标和输入输出坐标的误差。收集1000个样本作为训练集，200个样本作为验证集，200个样本作为测试集。经过50个epoch的优化，神经网络模型5得到了较好的收敛。
实施例：
应用本发明所述的方法进行仿真实验，过程如下：
1)建立激光跟踪仪坐标系、机器人基坐标系、机器人末端刀具坐标系、条纹投影测量系统坐标系、和工件坐标系五个坐标系中的点的储存矩阵。
2)随机生成激光跟踪仪坐标系下的110个点，作为理想的点。随机生成4组坐标系间的变换矩阵中的旋转欧拉角和平移矩阵，作为理想的坐标系间的变换关系；将激光跟踪仪坐标系下的110个点通过理想的坐标系间的变换关系转换到各个坐标系中，并增加误差，作为实际的点。其中，误差服从正态分布，激光跟踪仪坐标系中的点标准差为0.005mm，机器人基坐标系中的点标准差为0.01mm，机器人末端刀具坐标系中的点标准差为0.01mm或者0.05mm，条纹投影测量系统坐标系中的点标准差为0.01mm，工件坐标系中的点标准差为0.01mm。利用10组存在对应关系的实际的点，通过转换法求得坐标系间的实际变换关系。
3)随机生成50个工件坐标系下的点，在机器人的控制系统获取50个机器人末端刀具坐标系在机器人基坐标系下的实际位姿
Figure BDA0002682417140000141
结合2)中剩余的100组点进行优化。用LM算法通过50个机器人位姿下的数据优化三个闭环。LBT闭环优化、LCT闭环优化和LTCW闭环优化结果如表1所示。
表4-1闭环优化检验结果
Figure BDA0002682417140000142
闭环优化的仿真实验结果表明，闭环优化可使机器人末端刀具的位置误差平均减小23.63％，角度误差平均减小32.48％，对于绝大多数点，闭环优化前误差最大，闭环优化后误差最小，验证的误差小于优化前的误差，说明利用50个机器人位姿数据优化LBT闭环，机器人末端刀具的位姿误差均减小。
4)收集了1000个样本作为训练集，200个样本作为验证集，200个样本作为测试集。经过50个epoch的优化，神经网络模型得到了较好的收敛。经过200个点作为测试点测试，从RMSE的角度来看，通过神经网络的融合，使得模型输出点的误差总体上变小。神经网络优化后的RMSE比LCT闭环优化和LTCW闭环优化分别减小了5.04％和9.91％(如表2所示)。微观角度下具体到每一个点，NN融合后输出的点的误差相比于LCT环优化和LTCW环优化后点的误差，都有不同程度的减小。
表2神经网络融合前后的RMSE
Figure BDA0002682417140000151
通过表1和表2的结果，说明本发明所述方法减小了机器人末端刀具的位姿误差，可有效解决机器人加工过程中，坐标系连续变换带来的误差传递问题。用一个BP神经网络模型对不同闭环优化方法下的数据进行优化的理论，便于在生产加工中运用。

Claims (2)

1.一种机器人加工系统定位误差的优化方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤一、构建机器人加工系统：
机器人加工系统包括机器人、激光跟踪仪、条纹投影测量系统和工件；
在所述的机器人的基座上安装有四个第一靶球座，根据四个第一靶球座设计图纸和加工信息获得四个第一靶球座在基座上的坐标值；
所述的条纹投影测量系统与机器人的末端刚性连接；机器人加工工件时，条纹投影测量系统在工件附近获取工件的点云信息，获取的工件点云信息输入机器人的控制系统，机器人的控制系统控制机器人末端修正；
所述的工件安装在工装上，工装上安装有四个第二靶球座，根据第二靶球座设计图纸和加工信息获得四个第二靶球座在工装上的坐标值；
步骤二、在机器人加工系统中建立坐标系：
在激光跟踪仪中建立激光跟踪仪坐标系L、在机器人系统中建立机器人基坐标系B、在机器人末端建立机器人末端刀具坐标系T、在条纹投影测量系统中建立条纹投影测量系统坐标系C、在工件中建立工件坐标系W五个坐标系；
步骤三、将计算得到的机器人加工系统中五个坐标系间的变换关系作为优化的初始变换关系，具体步骤为：
(1)在四个第一靶球座上分别放置第一靶球，由第一靶球的直径和四个第一靶球座在基座上的坐标值，计算得到第一靶球的中心点在机器人基坐标系B中的坐标；在四个第二靶球座上分别放置第二靶球，由第二靶球的直径和四个第二靶球座在工装上的坐标值，计算得到第二靶球的中心点在工件坐标系W中的坐标，激光跟踪仪放在能够测得机器人加工系统中全部靶球中心点的位置；
(2)利用激光跟踪仪测量四个第一靶球的中心点的坐标值，得到在激光跟踪仪坐标系L下四个第一靶球的中心点坐标值；利用四个第一靶球的中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值和四个第一靶球的中心点在机器人基坐标系B下的坐标值，通过SVD法计算得到激光跟踪仪坐标系L在机器人基坐标系B下的实际位姿
Figure FDA0002682417130000011
Figure FDA0002682417130000012
作为激光跟踪仪坐标系L和机器人基坐标系B的初始变换关系；
(3)从机器人控制系统中获取机器人基坐标系B在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿
Figure FDA0002682417130000013
Figure FDA0002682417130000014
作为机器人基坐标系B和机器人末端刀具坐标系T的初始变换关系；
(4)通过机器人手眼标定得到机器人的手眼关系即为条纹投影测量系统坐标系C在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿
Figure FDA0002682417130000015
Figure FDA0002682417130000016
作为条纹投影测量系统坐标系C和机器人末端刀具坐标系T的初始变换关系；
(5)将在工件坐标系中的坐标已知的四个靶点分别贴在工件上，利用条纹投影测量系统测量四个靶点在条纹投影测量系统坐标系下的坐标，通过SVD法计算得到条纹投影测量系统坐标系C在工件坐标系W下的实际位姿
Figure FDA0002682417130000021
Figure FDA0002682417130000022
作为条纹投影测量系统坐标系C和工件坐标系W的初始变换关系；
(6)利用激光跟踪仪测量四个第二靶球，得到四个第二靶球中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值，利用四个第二靶球的中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值和四个第二靶球的中心点在工件坐标系W下的坐标值，通过SVD法计算得到激光跟踪仪坐标系L在工件坐标系W下的实际位姿
Figure FDA0002682417130000023
Figure FDA0002682417130000024
作为激光跟踪仪坐标系L和工件坐标系W的初始变换关系；
步骤四、采集优化所需的数据，具体步骤为：
(1)在机器人工作空间中选取第一系列点，将所述的第一系列点在激光跟踪仪坐标系L下坐标值表示为Lpi,i∈N，利用机器人控制系统控制机器人末端依次到达各个所述的第一系列点；
(2)在机器人末端安装末端靶球架，在末端靶球架上面放置第三靶球，然后利用激光跟踪仪测量第三靶球在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值
Figure FDA0002682417130000025
并在机器人的控制系统中记录与该坐标值
Figure FDA0002682417130000026
相对应的矩阵
Figure FDA0002682417130000027
(3)在机器人工作空间中选取第二系列点，将所述的第二系列点在激光跟踪仪坐标系L下坐标值表示为Lpj,j∈N，利用机器人控制系统控制机器人末端依次到达各个所述的第二系列点；
(4)利用激光跟踪仪测量第三靶球的中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值
Figure FDA0002682417130000028
并在机器人控制系统中记录与该坐标值
Figure FDA0002682417130000029
相对应的激光跟踪仪坐标系L在条纹投影测量系统坐标系C下的实际位姿
Figure FDA00026824171300000210
(5)在机器人工作空间中选取第三系列点，所述的第三系列点在激光跟踪仪坐标系L下坐标值为Lpk,k∈N；将第四靶球固定在第三系列点的位置处，利用激光跟踪仪依次测量各个第四靶球中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值
Figure FDA00026824171300000211
通过机器人控制系统控制机器人末端依次到达各个第三系列点；利用激光跟踪仪测量第三靶球中心点在激光跟踪仪坐标系L下的坐标值
Figure FDA00026824171300000212
并在机器人的控制系统中记录与该坐标值
Figure FDA00026824171300000213
相对应的条纹投影测量系统坐标系C在工件坐标系W下的实际位姿
Figure FDA00026824171300000214
(6)利用Lpk和
Figure FDA00026824171300000215
通过SVD法计算得到激光跟踪仪坐标系L在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿
Figure FDA00026824171300000216
步骤五、用LM算法优化LBT闭环、LCT闭环和LTCW闭环中的坐标系间的变换关系：
(1)所述的LBT闭环的变换关系是指：激光跟踪仪坐标系L下的点，从激光跟踪仪坐标系L变换到机器人基坐标系B，该点继续变换到机器人末端刀具坐标系T；
优化LBT闭环过程如下：
第一步，建立目标函数J的优化方程：
Figure FDA0002682417130000031
方程中各个参数的含义：
Lpi是激光跟踪仪坐标系L下第i点的坐标值；
Figure FDA0002682417130000032
是Lpi直接变换到机器人末端刀具坐标系T下的点的实际坐标；
Figure FDA0002682417130000033
是满足两点变换关系的机器人基坐标系B在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿；
Figure FDA0002682417130000034
是满足目标函数最小的激光跟踪仪坐标系L在机器人基坐标系B下的最优位姿；
Figure FDA0002682417130000035
中的旋转矩阵为单位正交矩阵；
第二步，用
Figure FDA0002682417130000036
对
Figure FDA0002682417130000037
的变换方程进行修正，先求解一个最优的
Figure FDA0002682417130000038
再求解与
Figure FDA0002682417130000039
相对应的
Figure FDA00026824171300000310
采用LM算法求解第一步方程中最优的
Figure FDA00026824171300000311
再通过下式求得与
Figure FDA00026824171300000312
相对应的
Figure FDA00026824171300000313
并将
Figure FDA00026824171300000314
的值输入机器人控制系统中，更新机器人控制系统中原有的
Figure FDA00026824171300000315
Figure FDA00026824171300000316
第三步，把优化后的
Figure FDA00026824171300000317
参数代入坐标变换方程
Figure FDA00026824171300000327
得到Lpi由路径LBT变换到机器人末端刀具坐标系T下点的实际坐标；
(2)所述的LCT闭环的变换关系是指：激光跟踪仪坐标系L下的点，从激光跟踪仪坐标系L变换到条纹投影测量系统坐标系C，该点继续变换到机器人末端刀具坐标系T；
优化LCT闭环过程如下：
第一步，建立目标函数J的优化方程：
Figure FDA00026824171300000319
方程中各个参数的含义：
Lpj是激光跟踪仪坐标系L下第j点的坐标值；
Figure FDA00026824171300000320
是Lpj直接变换到机器人末端刀具坐标系T下的点的实际坐标；
Figure FDA00026824171300000321
是满足两点变换关系的激光跟踪仪坐标系L在条纹投影测量系统坐标系C下的实际位姿；
Figure FDA00026824171300000322
是满足目标函数最小的条纹投影测量系统坐标系C在机器人末端刀具坐标系T下的最优位姿；
第二步，用
Figure FDA00026824171300000323
对
Figure FDA00026824171300000324
的变换方程进行修正，先求解一个最优的
Figure FDA00026824171300000325
再求解与
Figure FDA00026824171300000326
相对应的
Figure FDA0002682417130000041
采用LM算法求解第一步方程中最优的
Figure FDA0002682417130000042
再通过下式求得与
Figure FDA0002682417130000043
相对应的
Figure FDA0002682417130000044
并将
Figure FDA0002682417130000045
的值输入机器人控制系统中，更新机器人的控制系统中原有的
Figure FDA0002682417130000046
Figure FDA0002682417130000047
第三步，把优化后的
Figure FDA0002682417130000048
参数代入坐标变换方程
Figure FDA0002682417130000049
得到Wpj由路径WCT变换到机器人末端刀具坐标系T下点的实际坐标；
其中，Wpj是工件坐标系W下第j点的坐标值，
Figure FDA00026824171300000410
为Wpj先变换到条纹投影测量系统坐标系C下后再变换到机器人末端刀具坐标系T下的点的实际坐标，
Figure FDA00026824171300000411
为工件坐标系W在条纹投影测量系统坐标系C下的实际位姿；
(3)所述的LTCW闭环的变换关系是指：激光跟踪仪坐标系L下的点，从激光跟踪仪坐标系L变换到机器人末端刀具坐标系T，该点继续变换到条纹投影测量系统坐标系C，该点继续变换到工件坐标系W；
优化LTCW闭环过程如下：
第一步，建立目标函数J的优化方程：
Figure FDA00026824171300000412
方程中各个参数的含义：
Lpk是激光跟踪仪坐标系L下第k点的坐标值；
Figure FDA00026824171300000413
是Lpk直接变换到工件坐标系W下的点的实际坐标，
Figure FDA00026824171300000414
是满足两点变换关系的激光跟踪仪坐标系L在机器人末端刀具坐标系T下的实际位姿；
Figure FDA00026824171300000415
是满足目标函数最小的机器人末端刀具坐标系T在条纹投影测量系统坐标系C下的最优位姿；
Figure FDA00026824171300000416
是满足两点变换关系的条纹投影测量系统坐标系C在工件坐标系W下的实际位姿；
第二步，用
Figure FDA00026824171300000417
对
Figure FDA00026824171300000418
的变换方程进行修正，先求解一个最优的
Figure FDA00026824171300000419
再求解与
Figure FDA00026824171300000420
相对应的
Figure FDA00026824171300000421
采用LM算法求解第一步方程中最优的
Figure FDA00026824171300000422
再通过下式求得与
Figure FDA00026824171300000423
相对应的
Figure FDA00026824171300000424
并将
Figure FDA00026824171300000425
的值输入机器人的控制系统中，更新机器人的控制系统中原有的
Figure FDA00026824171300000426
Figure FDA00026824171300000427
第三步，优化后得到
Figure FDA00026824171300000428
参数，然后求解
Figure FDA00026824171300000429
将
Figure FDA00026824171300000430
代入坐标变换方程
Figure FDA00026824171300000431
Figure FDA00026824171300000432
得到Wpk由路径WCT变换到机器人末端刀具坐标系T下点的实际坐标；
其中，Wpk是工件坐标系W下第k点的坐标值，
Figure FDA00026824171300000433
为Wpk先变换到条纹投影测量系统坐标系C下后再变换到机器人末端刀具坐标系T下的点的实际坐标，
Figure FDA0002682417130000051
为工件坐标系W在条纹投影测量系统C下的实际位姿；
步骤六、用一个BP神经网络模型对不同闭环优化后同一点的不同坐标值进行融合，输出融合后该点的坐标值即为机器人末端刀具的位置坐标。
2.根据权利要求1所述的器人加工系统定位误差的优化方法，其特征在于：所述的步骤六的具体过程为：
(1)神经网络的输入层包括LCT闭环优化后的一系列
Figure FDA0002682417130000052
点的坐标A＝(x1,y1,z1)，LTCW闭环优化后一系列
Figure FDA0002682417130000053
点的坐标B＝(x2,y2,z2)，以及两点的坐标之差(x2-x1,y2-y1,z2-z1)；
隐含层包括六个节点，对A和B进行加权组合，输出层包括三个节点：α，β和γ，α代表神经网络输出点的坐标x来自x1的可能性，β代表神经网络输出点的坐标y来自y1的可能性，γ代表神经网络输出点的坐标z来自z1的可能性；
在输出层节点上使用Sigmoid激活函数，将节点的值分别映射到[0-1]；
Figure FDA0002682417130000054
最终神经网络融合后点的坐标(x,y,z)为：
C＝(α*x1+(1-α)*x2,β*y1+(1-β)*y2,γ*z1+(1-γ)*z2)
(2)采用MSE Loss作为训练神经网络的Loss函数，Loss函数为：
Loss＝(x’-α*x1+(α-1)*x2)2+(y’-β*y1+(β-1)*y2)2+(z’-γ*z1+(γ-1)*z2)2
其中，(x’,y’,z’)为机器人末端刀具的实际坐标。
CN202010966191.2A 2020-09-15 2020-09-15 一种机器人加工系统定位误差的优化方法 Active CN112157654B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010966191.2A CN112157654B (zh) 2020-09-15 2020-09-15 一种机器人加工系统定位误差的优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010966191.2A CN112157654B (zh) 2020-09-15 2020-09-15 一种机器人加工系统定位误差的优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112157654A CN112157654A (zh) 2021-01-01
CN112157654B true CN112157654B (zh) 2022-06-07

Family

ID=73858784

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010966191.2A Active CN112157654B (zh) 2020-09-15 2020-09-15 一种机器人加工系统定位误差的优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112157654B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113276115A (zh) * 2021-05-21 2021-08-20 南京航空航天大学 一种无需机器人运动的手眼标定方法及装置
CN113662669A (zh) * 2021-08-30 2021-11-19 华南理工大学 一种光力融合末端夹持器及其定位控制方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU154324U1 (ru) * 2015-04-02 2015-08-20 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова" Устройство контроля положения и управления движением мобильных технологических машин и роботов
CN104908038A (zh) * 2014-03-12 2015-09-16 发那科株式会社 对工件的取出工序进行仿真的机器人仿真装置
CN110000795A (zh) * 2019-05-15 2019-07-12 苏州市职业大学 一种视觉伺服控制的方法、系统及设备
CN110125930A (zh) * 2019-04-18 2019-08-16 华中科技大学 一种基于机器视觉和深度学习的机械臂抓取控制方法
CN111367236A (zh) * 2020-03-11 2020-07-03 北京卫星制造厂有限公司 一种面向加工过程的移动机器人系统标定方法及系统
CN111590569A (zh) * 2020-05-14 2020-08-28 河北工业大学 一种工业机器人定位误差补偿方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104908038A (zh) * 2014-03-12 2015-09-16 发那科株式会社 对工件的取出工序进行仿真的机器人仿真装置
RU154324U1 (ru) * 2015-04-02 2015-08-20 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова" Устройство контроля положения и управления движением мобильных технологических машин и роботов
CN110125930A (zh) * 2019-04-18 2019-08-16 华中科技大学 一种基于机器视觉和深度学习的机械臂抓取控制方法
CN110000795A (zh) * 2019-05-15 2019-07-12 苏州市职业大学 一种视觉伺服控制的方法、系统及设备
CN111367236A (zh) * 2020-03-11 2020-07-03 北京卫星制造厂有限公司 一种面向加工过程的移动机器人系统标定方法及系统
CN111590569A (zh) * 2020-05-14 2020-08-28 河北工业大学 一种工业机器人定位误差补偿方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Ding YB, 等.A Human-Guided Vision-Based Measurement System for Muti-Station Robotic Motion Platform Based on V-Rep.《ROBOTICA》.2020,第38卷(第7期),1227-1241. *
丁雅斌，等.基于单目视觉的并联机器人末端位姿检测.《机械工程学报》.2014,第50卷(第21期),174-179. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112157654A (zh) 2021-01-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110193829B (zh) 一种耦合运动学与刚度参数辨识的机器人精度控制方法
Hsu et al. A new compensation method for geometry errors of five-axis machine tools
CN111367236A (zh) 一种面向加工过程的移动机器人系统标定方法及系统
CN112959325B (zh) 一种大场景下的双移动机械臂协同加工高精度控制方法
CN112157654B (zh) 一种机器人加工系统定位误差的优化方法
CN102183205A (zh) 一种大型零部件最佳装配位姿匹配的方法
CN110287553A (zh) 一种基于拟蒙特卡洛模拟的加工误差模型全局灵敏度分析方法
CN205734940U (zh) 一种应用于工业机器人的tcp在线快速标定装置
CN105643619B (zh) 一种采用框架描述的工业机器人工具位姿控制方法
CN107414834A (zh) 一种多机器人协同系统静刚度实时性能评价方法
Zhang et al. Calibration of a six-axis parallel manipulator based on BP neural network
CN111426270A (zh) 一种工业机器人位姿测量靶标装置和关节位置敏感误差标定方法
JP7276788B2 (ja) ５軸数値制御工作機械の主要な幾何学的誤差の補正の比率を最適化させる補正方法
CN103921954B (zh) 基于三轴数控定位器的飞机壁板装配变形的数字化校正方法
CN115229796A (zh) 一种面向航空大构件铣削的机器人末端位姿跟踪补偿方法
Liu et al. Research on kinematic modeling and analysis methods of UR robot
CN106542113B (zh) 一种飞机壁板卧式自动钻铆机空间相对位姿误差补偿方法
CN113799137B (zh) 一种基于神经网络的移动加工机器人快速视觉定位方法
Fares et al. Tool center point calibration method for an industrial robots based on spheres fitting method
Zheng et al. Research on localisation algorithm of large irregular workpiece for industrial robot
Li et al. An optimal singularity-free motion planning method for a 6-DOF parallel manipulator
Deden et al. Towards a fully automated process chain for the lay-up of large carbon dry-fibre cut pieces using cooperating robots
CN111502863B (zh) 一种液氧煤油火箭发动机大部件对接自动测量方法
CN114888793A (zh) 一种多臂双光束激光焊接机器人双层协同控制方法
Li et al. Trajectory planning method for docking of large aircraft components

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant