【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及并联机器人标定方法，具体是一种数据驱动结合少参数几何误差模型的并联机器人补偿方法。
技术介绍
1、并联机器人凭借其高刚度、高承载能力以及优异的定位精度，在精密加工、运动模拟和医疗器械等领域展现出显著优势。
2、为确保其运动精度，运动学标定成为关键技术手段。然而，传统误差模型存在若干固有局限：首先，建模过程中的理想化假设往往与实际工况存在偏差；其次，单一误差模型难以涵盖所有几何误差参数；再者，并联机构的多闭环结构会引入被动关节的协调误差。这些因素导致即使经过运动学标定，仍会残留部分不可辨识的几何误差。此外，非几何误差因其高度非线性和强耦合特性，使得基于数学方法的精确建模面临严峻挑战。
3、因此，提出一种数据驱动结合少参数误差模型的并联机器人补偿方法，并在此基础上形成一整套适用于任何复杂结构并联机器人的运动学标定方法是十分必要的。
4、目前，针对并联机器人的运动学标定研究内容较为丰富。如cn118578383a提出了一种基于螺旋理论的五轴并联机器人标定方法，该方法通过解析各支链的运动螺旋、约...
【技术保护点】
1.一种数据驱动结合少参数几何误差模型的并联机器人补偿方法，其步骤为：
2.根据权利要求1所述的数据驱动结合少参数几何误差模型的并联机器人补偿方法，其特征在于：所述步骤一的具体方式为：
3.根据权利要求2所述的数据驱动结合少参数几何误差模型的并联机器人补偿方法，其特征在于：所述步骤二的具体方式为：
4.根据权利要求3所述的数据驱动结合少参数几何误差模型的并联机器人补偿方法，其特征在于：所述步骤三的具体方式为：
5.根据权利要求4所述的数据驱动结合少参数几何误差模型的并联机器人补偿方法，其特征在于：所述步骤四的具体方式为：
6.根...
【技术特征摘要】
1.一种数据驱动结合少参数几何误差模型的并联机器人补偿方法，其步骤为：
2.根据权利要求1所述的数据驱动结合少参数几何误差模型的并联机器人补偿方法，其特征在于：所述步骤一的具体方式为：
3.根据权利要求2所述的数据驱动结合少参数几何误差模型的并联机器人补偿方法，其特征在于：所述步骤二的具体方式为：
4.根据权利要求3所述的数据驱动结合少参数几何误差模型的并联机器人补偿方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：柴馨雪，汤陈昕，吴文镜，栗园园，徐灵敏，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：
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