基于KUKA工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)標(biāo)定及誤差分析研究.pdf

1、隨著人工智能的飛速發(fā)展和生產(chǎn)力水平的不斷進(jìn)步，工業(yè)機(jī)器人作為智能設(shè)備的代表被廣泛應(yīng)用到了生產(chǎn)生活的諸多領(lǐng)域，如餐飲服務(wù)、制造、醫(yī)療、航天等，并在一些高技術(shù)領(lǐng)域扮演著不可替代的角色。現(xiàn)如今，人們不僅需要機(jī)器人能完成一些簡(jiǎn)單的工作任務(wù)，更需要它們能夠完成一些精細(xì)且復(fù)雜的工作。采用離線示教工作方式的機(jī)器人側(cè)重于重復(fù)精度指標(biāo)，難以滿足高科技生產(chǎn)中對(duì)于絕對(duì)精度的要求。為了突破工業(yè)機(jī)器人絕對(duì)精度較低這一限制，因此進(jìn)行機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)標(biāo)定顯得日益重要。<

2、br>　　本文首先對(duì)剛體位姿和微分運(yùn)動(dòng)進(jìn)行理論剖析，為后續(xù)KUKA機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的建立和運(yùn)動(dòng)學(xué)標(biāo)定奠定理論基礎(chǔ)。
　　本文以工業(yè)機(jī)器人車(chē)身激光檢測(cè)系統(tǒng)中最常用的KUKA工業(yè)機(jī)器人實(shí)際參數(shù)為基礎(chǔ)，依據(jù)D-H方法建立運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，然后對(duì)D-H模型在運(yùn)動(dòng)學(xué)標(biāo)定中存在的不足和缺陷進(jìn)行分析，采用修正后的5參數(shù)M-DH模型建立本文用于標(biāo)定的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，并討論運(yùn)動(dòng)學(xué)正、逆解問(wèn)題。文章通過(guò)對(duì)機(jī)器人的誤差進(jìn)行綜合分析，確定了誤差主要來(lái)源為幾何誤差，

3、并根據(jù)最終建立的M-DH模型建立機(jī)器人幾何誤差模型，即機(jī)器人定位誤差與機(jī)器人連桿幾何誤差的關(guān)系式。
　　鑒于代數(shù)法在求解機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)問(wèn)題上存在計(jì)算量大等缺點(diǎn)，本文選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)求解機(jī)器人逆解。該方法以運(yùn)動(dòng)學(xué)模型為基礎(chǔ)計(jì)算出機(jī)器人正解，然后作為訓(xùn)練樣本訓(xùn)練經(jīng)微分進(jìn)化算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DE-BP網(wǎng)絡(luò))，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人末端操作手位姿與各關(guān)節(jié)變量的非線性映射關(guān)系，從而避免了繁瑣復(fù)雜的公式推導(dǎo)過(guò)程。
　　本文討論了點(diǎn)約束學(xué)標(biāo)定方法