基于证据理论的工业机器人定位精度可靠性分析方法技术

本发明专利技术提出一种基于证据理论的工业机器人定位精度可靠性分析方法，其特征在于包括以下步骤：在工业机器人各连杆关节处建立参考坐标系，建立相邻参考坐标系之间的齐次变换矩阵，推导连杆长度和关节角度等参数误差与末端执行器位置误差的传播映射关系，根据工业机器人末端位置名义值与实际值之间的偏差距离建立定位精度可靠性分析模型；统计少量连杆参数样本数据的相关性和变化区间范围信息，将参数变化区间重新划分为多个子区间，建立广义的证据理论模型来统一度量相关和独立的连杆参数误差；分配每个联合子区间进行基本概率，计算统一度量框架下联合子区间内的末端执行器位置响应极值，获取末端执行器位置响应的取值区间及其信度和似真度。间及其信度和似真度。间及其信度和似真度。

【技术实现步骤摘要】
基于证据理论的工业机器人定位精度可靠性分析方法


[0001]本专利技术涉及工业机器人定位精度可靠性的分析，尤其涉及一种基于证据理论的工业机器人定位精度可靠性分析方法。

技术介绍

[0002]工业机器人作为改善工作条件、产品质量和生产效率的有效手段之一，在工业制造领域得到了广泛的应用，典型应用包括搬运、喷漆、焊接和装配等。事实上，由于制造误差、关节间隙、老化、控制器误差等因素的影响，工业机器人的连杆参数不可避免地存在误差，严重影响工业机器人的工作性能并限制其在高精度领域的应用。另外，一批工业机器人零部件大多是在同一工厂或同一批次加工的，从而导致连杆尺寸参数之间往往具有相关性，忽略这些相关性可能会严重影响工业机器人定位精度可靠性的评估。基于此，合理量化连杆尺寸和关节角度误差及相关性，精确地分析和评估工业机器人的运动精度可靠性，是确保其在工作过程中准确、可靠运行的重要保障，对工业机器人的精度设计也具有实际的指导意义。
[0003]现有技术中存在多种机器人定位精度可靠性分析方法或误差传播分析方法，其中《材料与冶金学报》2011年第02期中，公开本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于证据理论的工业机器人定位精度可靠性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，在工业机器人各连杆关节处建立参考坐标系，以及相邻参考坐标系之间的齐次变换矩阵，从而推导获得包括连杆长度和关节角度在内的参数误差与末端执行器位置误差的传播映射关系，分析三维空间中末端执行器实际位置与名义位置的偏差，构建工业机器人定位精度可靠性分析模型；步骤2，根据若干样本数据统计机器人建模参数的上下界区间并计算各连杆参数之间的相关性系数，基于此，进行证据变量标准化和仿射变换过程，将标准化后的上下界区间划分为多个子区间，构建证据变量的形状矩阵与统一的度量框架；步骤3，在不相关空间中进行联合子区间的构建和基本概率分配，然后利用仿射变换方法构建与多变量度量框架保持一致相关性的联合子区间，实现工业机器人中相关和不相关连杆参数误差的统一度量；步骤4，基于构建的广义证据理论模型，将相关变量传播问题转化为独立变量的传播问题，通过对仿射空间中的位置函数和误差函数进行降维分解获得各联合子区间的响应极值，进而比较响应极值与可靠度阈值的关系，计算末端执行器定位精度在不同阈值下的信度和似真度。2.根据权利要求1所述的基于证据理论的工业机器人定位精度可靠性分析方法，其特征在于：所述步骤1中，工业机器人定位精度可靠性分析模型为：R
p
＝Pr{ε(X)≤r
p
}(1)式中，X＝[X1,X2,
…
X
n
]表示由连杆长度和关节角度组成的建模参数向量，表示整体定位误差，表示j＝(x,y,z)方向上实际位置p
j
(X)与期望位置的误差，r
p
表示单点定位精度的误差容差。3.根据权利要求1所述的基于证据理论的工业机器人定位精度可靠性分析方法，其特征在于：所述步骤2中相关证据变量转换为不相关证据变量的形状矩阵S为式中，ρ表示n维证据变量的相关系数矩阵。4.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹立雄，刘杰，张金鹤，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：