多関節ロボットの絶対位置決め精度は繰り返し精度よりもはるかに低く、現在は通常、運動学キャリブレーションや空間誤差補償を用いてロボットの位置決め精度を向上させている。空間誤差補償は通常、逆距離加重を用いて位置決め点の誤差を予測し補償するが、逆距離加重の重み評価が単一であり、各参照点の重みが均等すぎるため補償精度の向上が制限されている。これに対し、本論文では空間誤差類似度に基づき距離と方向を含む位置誤差予測および補償手法を提案する。まず、ロボット位置誤差モデルを導出し、ロボット作業空間を複数の立方体で構成される格子に分割し、空間格子内の位置決め点と参照点の相対方向と誤差類似度の関係を研究し、距離および角度の余弦を誤差伝達因子とする誤差伝達関数を構築する。次に、位置決め点の各座標軸方向の誤差と参照点誤差の類似性に大きな差異が存在することを考慮し、誤差伝達関数に基づく異方性類似度モデリングおよび誤差補償手法を提案し、格子内の各参照点の誤差を用いて位置決め点の各方向の誤差をそれぞれ計算する。最後に、実験により提案手法を検証し、従来の逆距離加重補間補償法と比較したところ、実験結果は補償後にロボットの位置誤差が各座標軸方向で最大値および平均値ともに著しく低減し、補償前の最大値1.03 mmおよび平均値0.30 mmがそれぞれ0.11 mmおよび0.04 mmに低減し、逆距離加重法と比較して補償後のロボット位置決め精度が高く、各方向のばらつきが均一であることを示した。

ロボット;絶対位置精度;誤差補償;キャリブレーション