一种机器人工作空间定位误差预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提出的一种机器人工作空间定位误差预测方法及系统，属于机器人标定技术领域。所述方法包括：首先，将工作空间划分为多个扇形柱状体区域并确定均匀采样点的坐标；其次，利用标定数据和natural插值算法计算采样点处的初步定位误差，并通过K‑medoids聚类算法将将扇形柱状体区域分类，并确定每一类中的源域和目标域；然后，基于空间变换关系进行特征迁移，构建目标域采样点的数据集，利用最小二乘法建立源域到目标域的定位误差线性变换模型并进行误差迁移；接着，采用支持向量回归方法训练定位误差预测模型，构建并训练不同类的定位误差预测模型；最后，根据待预测点的空间坐标和区域信息，选择相应类的模型进行误差预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及定位误差预测，更具体的说是涉及一种机器人工作空间定位误差预测方法及系统。

技术介绍

1、随着工业自动化技术的飞速发展，工业机器人作为智能制造的核心装备，凭借其高度的灵活性、可编程性和成本效益，在各类制造业场景中得到了广泛应用。然而，尽管工业机器人在提升生产效率、降低劳动强度方面展现出巨大优势，其定位精度问题始终是制约其在高精度制造领域进一步拓展应用的瓶颈。

2、传统的机器人定位误差建模方法主要包括空间反距离插值法和基于神经网络的建模方法。前者依赖于密集采样策略，通过在工作空间内按预设密度测量定位误差，进而构建误差模型。这种方法虽能较为精确地反映误差分布，但在面对大型或复杂工作空间时，所需采样点数量急剧增加，不仅导致数据采集效率低下，还显著增加了成本和时间开销。

3、另一方面，基于神经网络的建模方法通过学习大量样本数据中的非线性关系来预测定位误差，具有强大的泛化能力和自适应性。然而，对于大工作空间而言，要达到理想的模型准确性，同样需要采集大量的训练样本，这一需求在实际应用中往往难以实现，且模型训练过程复杂，对计算资源要求本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种机器人工作空间定位误差预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的机器人工作空间定位误差预测方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

3.根据权利要求2所述的机器人工作空间定位误差预测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

4.根据权利要求3所述的机器人工作空间定位误差预测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

5.根据权利要求4所述的机器人工作空间定位误差预测方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

6.根据权利要求5所述的机器人工作空间定位误差预测方法，其特征在于，所述将源域采样点的空间坐标映射至目标域采样点的...

【技术特征摘要】

1.一种机器人工作空间定位误差预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的机器人工作空间定位误差预测方法，其特征在于，所述步骤s1包括：

3.根据权利要求2所述的机器人工作空间定位误差预测方法，其特征在于，所述步骤s2包括：

4.根据权利要求3所述的机器人工作空间定位误差预测方法，其特征在于，所述步骤s3包括：

5.根据权利要求4所述的机器人工作空间定位误差预测方法，其特征在于，所述步骤s4包括：

6.根据权利要求5所述的机器人工作空间定位误差预测方法，其特征在于，所述将源域采样点...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶瑛歆，吴乐，柳竹青，倪鹤鹏，姬帅，高晓明，陈博，罗双生，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：