산업용 로봇의 정밀도가 첨단 제조 분야의 요구를 충족하지 못함에 따라 로봇 위치 결정 정밀도 향상 방법을 연구하였고, 자세 미분 변환 기반 운동학 오차 모델과 좌표 오차 전달 기반 운동학 오차 모델 구축 방법을 설명하였으며, BAS-PSO 알고리즘 기반 운동학 파라미터 식별 방법을 제안하였고, 실험을 통해 다양한 운동학 오차 모델의 정밀도를 비교 분석하였다. 실험 결과 BAS-PSO 알고리즘 식별 후 TX60 로봇의 평균 종합 위치/자세 오차가 (0.312 mm, 0.221°)에서 (0.0938 mm, 0.0442°)로 감소하였으며, 정운동학 모델 직접 식별 후 로봇의 평균 위치 오차와 평균 자세 오차는 각각 0.0975 mm와 0.0986°였다. 본 논문에서 제안한 BAS-PSO 알고리즘은 우수한 식별 정밀도와 수렴 속도를 가지며, 정운동학 모델을 직접 이용한 운동학 파라미터 식별은 뛰어난 식별 안정성과 정밀도를 가지고 있다.

산업용 로봇;기하학적 파라미터;딱정벌레 수염 탐색 알고리즘;로봇 보정;정밀도 성능