基于机器人关节角度补偿的末端位置补偿方法及其应用技术

本发明专利技术公开了一种基于机器人关节角度补偿的末端位置补偿方法及其应用，该方法步骤包括：构建机器人的运动学模型及机器人的误差模型；采用适应度函数输出最佳个体作为禁忌搜索算法的初始解；采用禁忌搜索算法进行机器人运动学误差模型辨识；利用牛顿拉普逊迭代法实现机器人末端误差补偿。本发明专利技术利用遗传算法的全局搜索能力和禁忌搜索算法的局部搜索能力实现模型误差的精确辨识，以此来修正机器人模型的各项参数，运用牛顿拉普逊迭代，多次补偿机器人人的关节角度值，使其能够满足机器人末端定位到需要的位置。

【技术实现步骤摘要】
基于机器人关节角度补偿的末端位置补偿方法及其应用
本专利技术涉及机器人运动学标定误差补偿
，具体涉及一种基于机器人关节角度补偿的末端位置补偿方法及其应用。
技术介绍
机器人由于加工制造、装配和载重等情况下产生的变形，必然会产生误差，其对机器人的定位精度影响较多，从而使机器人的定位精度降低。现代的机器人需要更高的精度、可靠性、运动速度，近年来随着技术的进步，特别是交流伺服电机控制技术的显著提升，机器人的重复精度可以做得很高，一般可达到0.05mm。机器人的应用不仅仅局限于传统的焊接机器人、搬运机器人和装配机器人，在医疗服务机器人、水下机器人和空间机器人等众多领域具有更加广泛的应用，在这些应用场合中，往往对机器人精度的要求不仅仅满足于重复定位精度，也要求机器人有足够的绝对定位精度。工业机器人误差补偿的研究主要包括：误差模型的建立、误差的测量、误差参数的辨识和误差补偿技术等4个方面；机器人的误差补偿是机器人误差测量、运动学误差辨识和非几何误差分析等的最终目的，然而对于参数辨识的研究较多，专门针对误差补偿的研究却较少，但是机器人的误差补偿本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器人关节角度补偿的末端位置补偿方法，其特征在于，包括下述步骤：/n构建机器人的运动学模型及机器人的误差模型；/n设置种群大小，随机产生初始种群；/n将机器人末端实际位置和理论位置的x，y，z误差平方和的倒数作为适应度函数，计算种群中每个个体的适应度；/n采用适应度函数输出最佳个体作为禁忌搜索算法的初始解；/n采用禁忌搜索算法进行机器人运动学误差模型辨识；/n输入机器人末端的期望位姿；/n根据串联机器人出厂的运动学模型参数和机器人求运动学逆解的方法，将六自由度串联机器人每个关节的名义关节角度求出；/n根据辨识出的机器人运动学模型误差建立机器人实际的运动学模型；/n利用名义关节角度和...

【技术特征摘要】
1.一种基于机器人关节角度补偿的末端位置补偿方法，其特征在于，包括下述步骤：
构建机器人的运动学模型及机器人的误差模型；
设置种群大小，随机产生初始种群；
将机器人末端实际位置和理论位置的x，y，z误差平方和的倒数作为适应度函数，计算种群中每个个体的适应度；
采用适应度函数输出最佳个体作为禁忌搜索算法的初始解；
采用禁忌搜索算法进行机器人运动学误差模型辨识；
输入机器人末端的期望位姿；
根据串联机器人出厂的运动学模型参数和机器人求运动学逆解的方法，将六自由度串联机器人每个关节的名义关节角度求出；
根据辨识出的机器人运动学模型误差建立机器人实际的运动学模型；
利用名义关节角度和机器人实际运动学模型运用求机器人运动学正解的方法求出机器人末端的近似正确位姿；
求出关节角度的变化量：
将补偿后的关节角度用于控制机器人，使机器人的末端实际位置和设定的位置相同。


2.根据权利要求1所述基于机器人关节角度补偿的末端位置补偿方法，其特征在于，所述求出关节角度的变化量，具体计算公式为：





3.根据权利要求1所述基于机器人关节角度补偿的末端位置补偿方法，其特征在于，所述采用禁忌搜索算法进行机器人运动学误差模型辨识，具体步骤包括：
构建邻域集：按照邻域规则生成邻域环，在邻域环内随机取多个点作为初始解X的邻域集；
将辨识的参数作为机器人运动学参数，利用已知的关节角度求得机器人末端的理论位置，将所有点实际位置和理论位置坐标差平方和的均值作为适应度，根据该适应度，计算邻域集各点的适应度和当前点的适应度；
对邻域集中各点的适应度按从小到大进行排序，取最小适应度的点作为邻域的最佳点，标记为X′；
判断X′的适应度是否小于初始解X的适应度，若不小于则进行禁忌表中禁忌次数判断，若小于则将当前解替换为X′，并且更新禁忌表；
禁忌次数判断：判断X′在禁忌表中的禁忌次数是否大于等于设定值，若大于等于设定值则按照邻域各点适应度排序，取邻域的下一个最优点作为X′；若小于设定值则将当前解替换为X′，并且更新禁忌表；
判断是否已经超出邻域内的最后一个点，若超出则取邻域内所有点的平均值作为X′，若不超出则进行禁忌次数判断；
判断是否达到禁忌搜索的最大迭代次数，若未达到则返回构建邻域集，若达到则输出最佳解和最佳解的适应度。


4.根据权利要求3所述基于机器人关节角度补偿的末端位置补偿方法，其特征在于，所述按照邻域规则生成邻域环，所述邻域规则设置为：通过适应度乘以个体上下界的差向量动态调整邻域半径。


5.根据权利要求3所述基于机器人关节角度补偿的末端位置补偿方法，其特征在于，所述计算种群中每个个体的适应度后，还包括二进制编码、进化种群和二进制解码步骤，具体为：
对种群中每个个体进行二进制编码；
设置选择概率、交叉概率和变异概率，先对二进制编码后的染色体进行选择运算，然后对选择后的染色体进行单点交叉运算，然后对交叉后的染色体进行单点按位取反的操作得到进化种群；
判断是否到达最大迭进化次数，未达到最大迭进化次数则计算种群中每个个体的适应度，达到最大迭进化次数则对结果种群中的每个染色体进行二进制解码。


6.根据权利要求3所述基于机器人关节角度补偿的末端位置补偿方法，其特征在于，所述机器人的运动学模型采用MD-H运动学模型，所述MD-H运动学模型建立关节轴参考坐标系的步骤包括：
确定z轴方向、坐标系原点及x轴方向；
确定z轴方向：关节i处建立的坐标系命名为坐标系i-1，如果关节i是旋转轴关节，z轴方向和关节旋转轴的轴线一致；如果关节i是移动关节，将其移动方向定为z轴轴线方向...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹建城，胥布工，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44