Please wait a minute...
浙江大学学报(工学版)  2020, Vol. 54 Issue (7): 1316-1324    DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.07.009
机械与能源工程     
基于相对精度指标的机器人运动学校准
毛晨涛1(),陈章位1,*(),张翔2,3,祖洪飞4
1. 浙江大学 流体动力与机电系统国家重点实验室,浙江 杭州 310027
2. 杭州电子科技大学 计算机学院,浙江 杭州 310000
3. 杭州亿恒科技有限公司,浙江 杭州 310011
4. 浙江理工大学 机械工程与自动控制学院,浙江 杭州 310000
Kinematic calibration for robots based on relative accuracy
Chen-tao MAO1(),Zhang-wei CHEN1,*(),Xiang ZHANG2,3,Hong-fei ZU4
1. State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China
2. School of Computer Science and Technology, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310000, China
3. Hangzhou Econ Technologies, Hangzhou 310011, China
4. School of Mechanical Engineering and Automation, Zhejiang Sci-tech University, Hangzhou 310000, China
 全文: PDF(941 KB)   HTML
摘要:

针对工业机器人在激光切割、弧焊等应用领域对相对精度的指标要求,结合鲁棒的极小极大优化理论,提出基于相对精度指标的运动学结构参数校准方法. 通过最小化3个靶球对应的最差相对定位误差,保障前、后两位型间的相对定向精度,构建包含约束的非线性优化问题;使用二次序列规划方法对原问题进行近似,通过主二元子梯度算法在满足不等式约束的条件下快速搜索局部最优解,实现对由于部件制造和装配等环节引入机器人结构参数误差的辨识. 进行补偿并精度验证后的实验结果表明,六轴机器人IRB2600的相对定位及定向精度分别提升了67.98%和24.32%,七轴机器人IRB14000分别提升了90.61%和74.61%.

关键词: 运动学校准相对精度极小极大优化工业机器人    
Abstract:

A kinematic calibration method for structure parameters based on the relative accuracy was proposed by using the robust minimax optimization theory in order to meet the requirements of high relative accuracy for industrial robots in the application fields of laser cutting, arc welding and so on. The relative orientation accuracy between two successive configurations was guaranteed by minimizing the worst relative positioning errors corresponding to the three target spheres, and a nonlinear optimization problem with constraints was established. Then the original problem was approximated by using a quadratic sequence programming method, and a primal-dual subgradient algorithm was introduced to search the local optimal solution quickly under inequality constraints. The structural parameter errors of the robot introduced in the process of manufacturing and assembly were identified. The compensation and verification were conducted. The experimental results showed that the relative positioning and orientation accuracies of the six-axis robot IRB2600 increased by 67.98% and 24.32%, and the seven-axis robot IRB14000 improved by 90.61% and 74.61%, respectively.

Key words: kinematic calibration    relative accuracy    minimax optimization    industrial robot
收稿日期: 2020-01-03 出版日期: 2020-07-05
CLC:  TP 241  
基金资助: 国家重点研发计划资助项目(2017YFB1301400)
通讯作者: 陈章位     E-mail: mct@zju.edu.cn;chenzw@zju.edu.cn
作者简介: 毛晨涛(1993—),男,博士生,从事机器人性能测量及校准研究. orcid.org/0000-0002-9648-1835. E-mail: mct@zju.edu.cn
服务  
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
作者相关文章  
毛晨涛
陈章位
张翔
祖洪飞

引用本文:

毛晨涛,陈章位,张翔,祖洪飞. 基于相对精度指标的机器人运动学校准[J]. 浙江大学学报(工学版), 2020, 54(7): 1316-1324.

Chen-tao MAO,Zhang-wei CHEN,Xiang ZHANG,Hong-fei ZU. Kinematic calibration for robots based on relative accuracy. Journal of ZheJiang University (Engineering Science), 2020, 54(7): 1316-1324.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/eng/CN/10.3785/j.issn.1008-973X.2020.07.009        http://www.zjujournals.com/eng/CN/Y2020/V54/I7/1316

图 1  机器人末端靶球及自由度分析
位型数 n g M 位型数 n g M
2 5 6 6 4 7 12 0
3 6 9 3 k 3+k 3k 12?3k
表 1  不同位型数对应虚拟机械系统自由度分析
图 2  机器人末端两点间距离误差的线性近似
序号 ${a_i}/{\rm{mm}}$ ${d_i}/{\rm{mm}}$ ${\theta _i}/(^\circ )$ ${\alpha _i}/(^\circ) $
1 150 445 0 ?90
2 900 0 ?90 0
3 150 0 0 ?90
4 0 938 0 90
5 0 0 180 90
6 0 200 0 0
表 2  机器人IRB2600的名义DH参数
图 3  机器人IRB2600末端位姿数据测量过程
图 4  校准前相对定位精度分布
方法 精度指标 优化方法 约束条件 姿态处理
本文方法 相对 SQP,主二元 最小化最差情况
文献[7]方法 相对 高斯牛顿,SVD
文献[10]方法 绝对 高斯牛顿 最小化位姿误差
文献[11]方法 绝对 高斯牛顿,LM
表 3  不同校准方法对比
方法 Δd1)/% Δo/%
[0, 0.2] mm [0, 0.4] mm [0, 0.002] rad [0, 0.004] rad
注:1) 表示只列出3个靶球对应指标中最差的一项.
校准前 17.43 33.90 16.79 61.07
本文方法 51.03 82.81 44.63 92.53
文献[7]方法 50.63 80.59 29.62 82.32
文献[10]方法 51.07 81.03 38.26 86.30
文献[11]方法 49.21 79.66 28.34 76.73
表 4  IRB2600相对精度在不同特定区间内频率分布
图 5  IRB2600不同方法校准前、后的相对精度分布
方法 RMSd1)/mm Δdmax /mm RMSo /rad Δomax /rad
注:1) 表示只列出3个靶球对应指标中最差的一项.
校准前 1.195 1 3.726 7 0.003 9 0.009 2
本文方法 0.293 2 1.193 4 0.002 5 0.007 4
文献[7]方法 0.318 4 1.413 8 0.003 1 0.008 5
文献[10]方法 0.312 8 1.488 1 0.002 9 0.008 4
文献[11]方法 0.332 3 1.589 7 0.003 3 0.009 0
表 5  IRB2600不同方法的相对精度指标
方法 Δd1)/% Δo/%
[0, 0.3] mm [0, 0.6] mm [0, 0.005] rad [0, 0.01] rad
注:1) 表示只列出3个靶球对应指标中最差的一项.
校准前 3.37 7.01 2.30 12.48
本文方法 71.39 94.79 63.96 99.84
文献[7]方法 57.07 86.89 13.17 34.85
文献[10]方法 65.82 92.18 30.10 86.08
文献[11]方法 65.74 92.16 29.96 85.70
表 6  IRB14000相对精度在不同特定区间内频率分布
方法 RMSd1)/mm Δdmax /mm RMSo /rad Δomax /rad
注:1) 表示只列出3个靶球对应指标中最差的一项.
校准前 5.560 9 13.519 0.023 3 0.044 5
本文方法 0.296 0 1.270 1 0.004 8 0.011 3
文献[7]方法 0.396 4 1.494 8 0.014 2 0.025 3
文献[10]方法 0.334 4 1.258 7 0.007 4 0.014 9
文献[11]方法 0.334 7 1.260 0 0.007 4 0.014 9
表 7  IRB14000不同方法的相对精度指标
1 张晓平. 六自由度关节型机器人参数标定方法与实验研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2013.
ZHANG Xiao-ping. Research on 6R articulated robot calibration Methods and experiments [D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2013.
2 LI C, WU Y, LOWE H, et al POE-based robot kinematic calibration using axis configuration space and the adjoint error model[J]. Transactions on Robotics, 2016, 32 (5): 1264- 1279
doi: 10.1109/TRO.2016.2593042
3 王一, 刘常杰, 杨学友, 等 工业机器人视觉测量系统的在线校准技术[J]. 机器人, 2011, (03): 45- 48
WANG Yi, LIU Chang-jie, YANG Xue-you, et al Online calibration of visualmeasurement system based on industrial robot[J]. Robot, 2011, (03): 45- 48
4 WU L, YANG X, CHEN K, et al A minimal POE-based model for robotic kinematic calibration with only position measurements[J]. Transactions on Automation Science and Engineering, 2015, 12 (2): 758- 763
doi: 10.1109/TASE.2014.2328652
5 陈更明. 多切割平台三维钣金件激光切割虚拟制造系统研究与开发[D]. 南京: 东南大学, 2018.
CHEN Geng-ming. Research and development of laser cutting virtual manufacturing system for 3D sheet metal of multi-cutting platform [D]. Nanjing: Southeast University, 2018.
6 DOLGUI A, PASHKEVICH A Manipulator motion planning for high-speed robotic laser cutting[J]. International Journal of Production Research, 2009, 47 (20): 5691- 5715
doi: 10.1080/00207540802070967
7 WANG Z, XU H, CHEN G, et al A distance error based industrial robot kinematic calibration method[J]. Industrial Robot: An International Journal, 2014, 41 (5): 439- 446
doi: 10.1108/IR-04-2014-0319
8 杜亮, 张铁, 戴孝亮 激光跟踪仪测量距离误差的机器人运动学参数补偿[J]. 红外与激光工程, 2015, (08): 119- 125
DU Liang, ZHANG Tie, DAI Xiao-liang Robot kinematic parameters compensation by measuring distance error using laser tracker system[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, (08): 119- 125
9 MAO C, LI S, CHEN Z, et al A novel algorithm for robust calibration of kinematic manipulators and its experimental validation[J]. IEEE Access, 2019, 7 (1): 90487- 90496
10 XU W, DONGSHENG L, MINGMING W. Complete calibration of industrial robot with limited parameters and neural network [C]// IEEE International Symposium on Robotics and Intelligent Sensors. Tokyo: IEEE, 2016.
11 MOTTA J, CARVALHO G, MCMASTER R Robot calibration using a 3D vision-based measurement system with a single camera[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2001, 17 (6): 487- 497
doi: 10.1016/S0736-5845(01)00024-2
12 DU G, ZHANG P Online serial manipulator calibration based on multisensory process via extended Kalman and particle filters[J]. Transactions on Industrial Electronics, 2014, 61 (12): 6852- 6859
doi: 10.1109/TIE.2014.2314051
13 ZHANG X, SONG Y, YANG Y, et al Stereo vision based autonomous robot calibration[J]. Robotics and Autonomous Systems, 2017, 93: 43- 51
doi: 10.1016/j.robot.2017.04.001
14 LYNCH K M, PARK F C. Modern robotics: mechanics, planning, and control [M]. London: Cambridge University Press, 2017.
15 欧阳富, 刘彦华, 孙东民 关于重新建立空间机构自由度计算公式的探索[J]. 机械工程学报, 2003, 39 (1): 60- 64
OUYANG Fu, LIU Yan-hua, SUN Dong-min Exploration on re-establishing the calculation formula of degree of freedom for spatial mechanism[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2003, 39 (1): 60- 64
doi: 10.3321/j.issn:0577-6686.2003.01.013
16 COTTLE R, THAPA M. Linear and nonlinear optimization [M]. New York: Springer, 2017.
17 WALTER F The BFGS method with exact line searches fails for non-convex objective functions[J]. Mathematical Programming, 2004, 99 (1): 49- 61
doi: 10.1007/s10107-003-0421-7
18 FRANCISCO F, CHRISTIAN K, SIMONE S Soving quasi-variational inequalities via their KKT-conditions[J]. Mathematical Programming, 2014, 144 (1/2): 369- 412
19 张铁, 戴孝亮, 杜亮 基于距离测量的机器人误差标定及参数选定[J]. 北京航空航天大学学报, 2014, (05): 10- 15
ZHANG Tie, DAI Xiao-liang, DU Liang Robot error calibration based on distance measurement with parameter selection[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2014, (05): 10- 15
[1] 董大钊,徐冠华,高继良,徐月同,傅建中. 基于机器视觉的机器人装配位姿在线校正算法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2021, 55(1): 145-152.
[2] 郭英杰,顾钒,董辉跃,汪海晋. 压脚压紧力作用下的机器人变形预测和补偿[J]. 浙江大学学报(工学版), 2020, 54(8): 1457-1465.
[3] 冯毅雄,李康杰,高一聪,郑浩. 面向视觉伺服的工业机器人轮廓曲线角点识别[J]. 浙江大学学报(工学版), 2020, 54(8): 1449-1456.
[4] 蒲陈阳,刘作军,庞爽,张燕. 知识继承型迭代学习控制的研究与应用[J]. 浙江大学学报(工学版), 2019, 53(7): 1340-1348.
[5] 董辉跃, 孙强, 郭英杰, 赵安安, 朱伟东. 机器人孔口倒角加工振动及抑制[J]. 浙江大学学报(工学版), 2018, 52(12): 2243-2252.
[6] 何雪军, 王进, 陆国栋, 刘振宇, 陈立, 金晶. 基于三角网切片及碰撞检测的工业机器人三维头像雕刻[J]. 浙江大学学报(工学版), 2017, 51(6): 1104-1110.
[7] 何雪军,王进,陆国栋,陈立. 岛中含湖型截面的环切刀轨连接方法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2016, 50(9): 1654-1661.
[8] 何雪军, 王进, 陆国栋, 陈立. 基于蚁群算法的机器人图像绘制序列优化[J]. 浙江大学学报(工学版), 2015, 49(6): 1139-1145.
[9] 董辉跃,朱灵盛, 章明, 李少波,罗水均. 飞机蒙皮切边的螺旋铣削方法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2015, 49(11): 2033-2039.
[10] 刘楚辉, 姚宝国, 柯映林. 工业机器人切削加工离线编程研究[J]. J4, 2010, 44(3): 426-431.