ロボットの絶対位置決め精度をさらに向上させるために、サポートベクター回帰機（Support Vector Regression、SVR）を用いた誤差予測手法が提案された。MDH（Modified Denavit-Hartenberg）モデルを用いてロボットの運動モデルを構築し、SVRを利用してロボットの角度と位置の誤差予測モデルを確立した。空間精度制御グリッドの分割と、サンプリング点と校正精度の関係を分析し、適切な領域分割方法を確立した。最後に、レーザートラッカーでロボット末端の実際の位置座標を測定し、ロボットの理論値と比較して角度および位置誤差のサンプルセットを取得し、SVRモデルの学習に用いてロボットの単一点位置誤差の補償を実現した。実験結果は、ロボットの中心位置および端位置での算術平均誤差がそれぞれ2.107 mmおよび2.182 mmから0.103 mmおよび0.123 mmに減少し、SVRを用いたロボットの絶対位置誤差補償の正確性と有効性を検証したことを示している。

産業用ロボット;絶対位置精度;領域分割;サポートベクター回帰機