The invention belongs to the technical field of robots, in particular to a method for measuring the end position and compensating the displacement error of an industrial robot. The method of the invention includes a position measurement method based on spherical three-dimensional coordinate solution and a displacement error compensation algorithm based on least squares random forest. The specific steps include: setting up a position measurement system, collecting training data sets, constructing a compensation mapping model, and compensating displacement error compensation. The measuring mechanism of the invention has no direct contact with the industrial robot, avoiding potential measurement errors and possible mechanical damage caused by material deformation; the invention supports the linkage between the control system of the industrial robot and the displacement measuring system, greatly improves the measuring efficiency, and significantly reduces the time of data acquisition and human integration. This method is advantageous to greatly increase the size of the collected data set; the invention adopts artificial intelligence algorithm, effectively realizes the continuous fitting from discrete sampling points to full space coordinates, and the compensation effect is better.
【技术实现步骤摘要】
工业机器人末端位置测量及位移误差补偿方法
本专利技术属于机器人
，具体涉及一种适用于工业机器人（机械臂）的末端位置测量及位移误差补偿的方法。
技术介绍
工业机器人（机械臂）具有工作范围大、自由度多、易于集成等特点，在现代工业制造中具有广泛的应用。然而，工业机器人（机械臂）的定位精度较低，在一些对定位精度要求较高的工业场景中的应用受到限制。然而，工业机器人（机械臂）的位移重复性较高，精确测量工业机器人（机械臂）末端实际位置并与指令位置比对，从而通过回归算法对工业机器人（机械臂）末端位移误差进行补偿，有望显著提升工业机器人（机械臂）定位精度。当前的工业机器人（机械臂）末端位置测量方法多为基于三坐标测量仪的接触式测量方案，补偿方法多为插值、补值，测量过程繁琐，自动化程度低，对空间测量点的取样密度要求高，离散性的取样难以支撑高精度的连续性补偿，位移误差补偿效果欠佳。
技术实现思路
为了克服现有技术的上述缺点与不足，本专利技术提出一种自动化程度高、补偿效果好的适用于工业机器人（机械臂）的末端位置测量及位移误差补偿的方法。本专利技术提出的适用于工业机器人（机械臂）的末端位置测量及位移误差补偿的方法，包括基于球心三维坐标求解的位置测量方法和基于最小二乘随机森林的位移误差补偿算法，属于非接触式测量，实现了测量过程的高度自动化，对空间测量点的取样密度要求降低，补偿效果得到提升。本专利技术提出的工业机器人末端位置测量及位移误差补偿的方法，具体步骤包括：搭建位置测量系统，采集训练数据集，构建补偿映射模型，补偿位移误差补偿。步骤1、搭建位置测量系统，即搭建包含三个激光位移传感器...
【技术保护点】
1.一种工业机器人的末端位置测量及位移误差补偿的方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1、搭建包含三个激光位移传感器的位移传感系统；步骤2、在工业机器人末端装配一个直径已知的标准球，以球心位置作为考察点；采集大量的末端球心指令坐标与相应的实际坐标的样本，作为训练数据集；步骤3、构建以最小二乘回归决策树为基学习器的随机森林算法，用该机器学习算法学习训练数据集，学得从实际坐标到指令坐标的映射模型；步骤4、将工业机器人末端的期望运动坐标输入学得的从实际坐标到指令坐标的映射模型，将映射模型的输出值取代期望运动坐标作为操控工业机器人的指令，实现位移误差补偿。
【技术特征摘要】
1.一种工业机器人的末端位置测量及位移误差补偿的方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1、搭建包含三个激光位移传感器的位移传感系统；步骤2、在工业机器人末端装配一个直径已知的标准球，以球心位置作为考察点；采集大量的末端球心指令坐标与相应的实际坐标的样本，作为训练数据集；步骤3、构建以最小二乘回归决策树为基学习器的随机森林算法，用该机器学习算法学习训练数据集，学得从实际坐标到指令坐标的映射模型；步骤4、将工业机器人末端的期望运动坐标输入学得的从实际坐标到指令坐标的映射模型，将映射模型的输出值取代期望运动坐标作为操控工业机器人的指令，实现位移误差补偿。2.根据权利要求1所述的工业机器人的末端位置测量及位移误差补偿的方法，其特征在于，步骤1中搭建位移测量系统的操作步骤为：步骤1.1、调节第一、第二两个激光位移传感器的测量光路重合而光线传播方向相反：在工作台上放置两个小孔光阑，调节两个激光位移传感器的测量光路，使得两个光束分别从两个相反的方向穿过两个小孔光阑；步骤1.2、调节第三个激光位移传感器的测量光路与另两个激光位移传感器的测量光路相交且垂直：将镀有半透半反膜的分光镜置于已调节好的两个激光位移传感器的测量光路中，且分光镜法线与该光路夹角为45°；调节第三个激光位移传感器的测量光路，使得其经半透半反镜膜的反射光线与已调好的两个激光位移传感器的测量光路重合；步骤1.3、确定位移传感器测量零点：在上述步骤完成的状态下，将三个激光位移传感器的示数置零。3.根据权利要求2所述的工业机器人的末端位置测量及位移误差补偿的方法，其特征在于，步骤2中采集训练数据集的操作步骤为：步骤2.1、在工业机器人末端装配一个直径已知的标准球；步骤2.2、操控工业机器人，将直径已知的标准球移动到某一位置，使得三个激光位移传感器发射的激光均照射到该标准球上；步骤2.3、读出并记录此时的三个激光位移传感器的示数，代入三维直角坐标系球面方程，解得球心坐标；步骤2.4、在工业机器人控制程序中将末端此时所处的位置坐标标记为解得的球心坐标；步骤2.5、依次重复执行步骤2.2、步骤2.3、步骤2.4三次，共标记4个点的坐标；步骤2.6、操控工业机器人，保持三个激光位移传感器发射的激光始终照射在标准球面，以程序指令命令球心依次运行至任意空间点，记录程序指令坐标；步骤2.7、读出并记录此时的三个激光位移传感器的示数，代入三维直角坐标系球面方程，解得球心坐标；步骤2.8、依次重复执行步骤2.6、步骤2.7，合计N-1次，即共执行N次，依次记录程序指令坐标为：(xi(TrainLabel),yi(TrainLabel),zi(TrainLabel)),i=1,2,3…N依次记录解得的球心坐标为：(xi(TrainFeature),yi(TrainFeature),zi(TrainFeature)),i=1,2,3…N步骤2.9、将程序指令坐标及对应的解得的球心坐标一一配对为样本，建立训练数据集D：D={[(xi(TrainFeature),yi(TrainFeature),zi(TrainFeature)),(xi(TrainLabel),yi(TrainLabel),zi(TrainLabel))]|i=1,2,3…N}。4.根据权利要求3所述的工业机器人的末端位置测量及位移误差补偿的方法，其特征在于，步骤3中构建补偿映射模型的操作步骤为：步骤3.1、从训练数据集D中随机选取一个样本，将该样本复制后添加至新的训练数据集D’（D’初始为空集）；步骤3.2、依次重复执行步骤3.1，合计N-1次，即共执行N次，得到包含N个样本的新的数据集D’；步骤3.3、从x、y、z三个维度中随机选取一个，标记为维度k；步骤3.4、将数据集D’分割成两个数据集A和B：A={[(xi(TrainFeature),yi(TrainFeatur...
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