Face à l'insuffisance de précision absolue de positionnement des robots industriels ainsi qu'au coût élevé, à la faible portabilité et à la difficulté d'adaptation des systèmes de mesure de haute précision pour la collecte d'erreurs des robots dans divers scénarios, une méthode de compensation d'erreur basée sur un système de mesure 3D reconfigurable est proposée, intégrant à la fois les facteurs d'erreur géométriques et non géométriques pour améliorer la précision de positionnement du robot. Tout d'abord, un cadre de mesure bimodal reconfigurable est construit en intégrant le système de mesure haute précision C-Track^TM|Elite et un système stéréoscopique léger, permettant un calcul de coordonnées haute précision via un ajustement elliptique des points caractéristiques et un algorithme de correspondance de position spatiale combiné à un ajustement sphérique de la sonde de mesure ; ensuite, des modèles d'erreur de position et de distance du robot sont établis respectivement, avec l'introduction d'un algorithme de groupe de particules pour ajuster automatiquement la fonction de variation expérimentale de Krigeage, construisant une équation de prédiction d'erreur pour prévoir les erreurs des poses inconnues dans l'espace de travail du robot ; enfin, une compensation est mise en œuvre et une validation comparative effectuée. Les expériences montrent que : la compensation d'erreur de position basée sur le système haute précision réduit l'erreur absolue moyenne de 1,0489 mm à 0,1786 mm, soit une amélioration de précision de 82,97 % ; pour le système léger, l'erreur moyenne est réduite de 1,1547 mm à 0,2119 mm, soit une amélioration de 81,65 %. L'équilibre optimal entre précision et coût du système de mesure reconfigurable est vérifié - le système haute précision convient aux domaines à haute valeur ajoutée tels que l'aérospatiale, tandis que le système léger répond aux exigences de précision des PME, offrant une nouvelle voie technologique pour la compensation de précision des robots industriels dans divers scénarios.

Reconfigurable;Léger;Robot industriel;Kriging;Prédiction et compensation des erreurs