高精度応用シナリオにおける産業用ロボットの絶対位置精度に対する高い要求を踏まえ、本論文ではサポートベクター回帰（Support Vector Regression, SVR）モデルに基づくロボット空間誤差予測手法を主に研究した。Staubli TX60型直列産業用ロボットに対して運動学モデリングと誤差解析を行った。Leica AT960レーザートラッカーを用いたロボット計測実験プラットフォームを構築し、多数の空間姿勢点の測定を行い、実データセットによりSVRモデルを学習・最適化した。SVR手法に基づき、ロボットの実際の姿勢誤差の予測・補償を行い、複雑な誤差モデリング過程を回避した。ロボットの平均位置誤差と平均姿勢誤差は補償前の（0.7061 mm、0.1742°）から（0.0556 mm、0.0246°）に低減し、それぞれ位置誤差は92.12％、姿勢誤差は85.88％低減した。最後に、BP、Elmanニューラルネットワークおよび従来のLM幾何パラメータ較正法との比較により、SVRモデルに基づく空間誤差予測がロボットの位置および姿勢誤差低減において効果的かつバランスの取れたものであることを検証した。

サポートベクター回帰;非モデル較正;産業用ロボット;誤差予測;ロボット較正