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计量学报  2020, Vol. 41 Issue (12A): 85-91    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2020.Z1.16
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基于粒子群算法的机器人运动学参数标定研究
陈相君1,3,赵志方2,任国营2,3,栗大超1,班朝3,4
1.天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津300072
2.新疆维吾尔自治区计量测试研究院,新疆 乌鲁木齐 830011
3.中国计量科学研究院,北京100029
4.中国计量大学 机电工程学院, 浙江 杭州 310018
Research on Robot Kinematics Parameter Calibration Based on Particle Swarm Optimization
CHEN Xiang-jun1,3,ZHAO Zhi-fang2,Ren Guo-ying2,3,LI Da-chao1,BAN Zhao3,4
1. State key laboratory of precision measurement technology and instruments, Tianjin university,Tianjin 300072,China
2. Xinjiang Uygur Autonomous Region Research Institute of Measurement and Testing, Urumqi,Xinjiang 830011, China
3. National Institute of Metrology,Beijing 100029,China
4. College of Mechanical and Electrical Engineering,China Jiliang University, Hangzhou, Zhejiang 310018,China
全文: PDF (1316 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为了提高机器人末端绝对定位精度,提出了一种基于粒子群算法的机器人运动学几何参数标定方法,对工业机器人的参数误差进行辨识和补偿。首先,为了避免机械臂相邻两个轴平行时会出现奇异性的情况,采用了MDH参数法建立误差模型;其次,为了把测量数据定义在同一坐标轴上,使用结合模型精度补偿的机器人方位与手眼关系同步标定的坐标转换方法;然后用粒子群算法辨识出机器人的模型几何参数误差。通过对ABB工业机器人的仿真,实验计算和标定,机器人的平均绝对定位精度提高了66.9%。结果表明,文章中的标定算法可以有效地辨识出机器人的模型参数误差,对机器人的模型参数进行补偿后能有效提高绝对定位精度。
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作者相关文章
陈相君
赵志方
任国营
栗大超
班朝
关键词 计量学工业机器人粒子群算法MDH模型坐标转换绝对定位精度    
Abstract:In order to improve the absolute positioning accuracy of robot end, a calibration method of robot kinematic geometric parameters based on particle swarm optimization (PSO) was proposed to identify and compensate the parameter errors of industrial robots. First, in order to avoid the singularity when two adjacent axes of the manipulator are parallel, MDH parameter method was adopted to establish the error model. Secondly, in order to define the measurement data on the same coordinate axis, the coordinate conversion method of synchronous calibration of robot orientation and hand-eye relationship combined with model precision compensation was used. Then particle swarm optimization (PSO) algorithm was used to identify the model geometric parameter error. Through the simulation, experimental calculation and calibration of ABB industrial robots, the average absolute positioning accuracy of robots was improved by 66.9%. The results showed that the calibration algorithm can effectively identify the model parameter errors of the robot and improve the absolute positioning accuracy after compensating the model parameters of the robot.
Key wordsmetrology    Cooperative robots    Particle swarm algorithm    MDH model    Coordinate transformation    Absolute positioning accuracy
    
PACS:  TB92  
基金资助:国家重点研发计划(2018YFF0212701, 2018YFF0212702)
通讯作者: 任国营(1979-),河南开封人,中国计量科学研究院副研究员,博士,硕士研究生导师,主要研究方向为长度计量、机器人测试方法。Email: rengy@nim.ac.cn   
作者简介: 陈相君(1996-),河南南阳人,天津大学硕士研究生,主要研究方向为机器人绝对定位的测量与补偿。Email:jun689074@163.com
引用本文:   
陈相君,赵志方,任国营,栗大超,班朝. 基于粒子群算法的机器人运动学参数标定研究[J]. 计量学报, 2020, 41(12A): 85-91.
CHEN Xiang-jun,ZHAO Zhi-fang,Ren Guo-ying,LI Da-chao,BAN Zhao. Research on Robot Kinematics Parameter Calibration Based on Particle Swarm Optimization. Acta Metrologica Sinica, 2020, 41(12A): 85-91.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2020.Z1.16     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2020/V41/I12A/85
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