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首页> 外文期刊>IEEE / ASME Transactions on Mechatronics >Optimal Experiment Design for Elasto-Geometrical Calibration of Industrial Robots
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Optimal Experiment Design for Elasto-Geometrical Calibration of Industrial Robots

机译：工业机器人弹几何标定的最佳实验设计

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Inaccuracy of the kinematic model used in robot controllers and deflection of robot joints are two main sources of positioning errors in current industrial robots. We propose an elasto-geometrical calibration method to address these problems. The elasto-geometrical calibration identifies the accurate kinematic model and joint elasticities of any industrial serial robot by measuring the robot tool position at multiple design points. Each design point indicates a unique combination of a robot configuration (set of joint values) and an external load on the robot tool. Proper selection of the design points could significantly improve the calibration accuracy and reduce the experiment time. We propose an optimal design of experiment to find the D-, A-, and E-optimal designs from a large pool of candidate design points. Unlike the existing approaches, we use a semidefinite convex programming that can find a suboptimal design of experiments. The efficiency of the proposed elasto-geometrical calibration is evaluated on an ABB IRB 1600 robot. For this experiment, a cable-driven parallel robot is employed to apply multidirectional external loads on the tool of the ABB robot. Experimental results show that the proposed calibration method significantly improves the robots accuracy in comparison with a regular kinematic calibration method. In addition, the D-optimal design results in less positioning error than A- and E-optimal designs.
机译：机器人控制器中使用的运动学模型的不准确性和机器人关节的变形是当前工业机器人中定位误差的两个主要来源。我们提出了一种弹性几何校准方法来解决这些问题。弹性几何校准通过测量多个设计点上的机器人工具位置来识别任何工业串行机器人的精确运动学模型和关节弹性。每个设计点指示机器人配置（一组关节值）和机器人工具上的外部负载的唯一组合。正确选择设计点可以显着提高校准精度并减少实验时间。我们提出了一种最佳的实验设计，可以从大量的候选设计点中找到D，A和E最优设计。与现有方法不同，我们使用半定凸程序设计，可以找到次优的实验设计。拟议的弹性几何校准的效率在ABB IRB 1600机器人上进行了评估。对于此实验，使用电缆驱动的并行机器人在ABB机器人的工具上施加多方向外部负载。实验结果表明，与常规运动学标定方法相比，该标定方法显着提高了机器人的精度。此外，与A和E最佳设计相比，D最佳设计产生的定位误差更小。

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