고급 지능형 제조 분야에서 고정밀 응용 시나리오에 대한 산업용 로봇의 절대 위치 정확도에 대한 높은 요구를 고려하여, 본 논문에서는 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression, SVR) 모델 기반의 로봇 공간 오차 예측 방법을 주로 연구하였다. Staubli TX60형 직렬 산업용 로봇에 대해 운동학 모델링과 오차 분석을 수행하였다. Leica AT960 레이저 트래커 기반의 로봇 측정 실험 플랫폼을 구축하고 다수의 공간 자세점 측정을 진행하였으며, 실제 데이터 세트를 통해 SVR 모델을 학습 및 최적화하였다. SVR 방법을 기반으로 로봇의 실제 자세 오차를 예측 및 보상하여 복잡한 오차 모델링 과정을 피하였다. 로봇 평균 위치 오차와 평균 자세 오차는 보상 전 (0.7061 mm, 0.1742°)에서 보상 후 (0.0556 mm, 0.0246°)로 감소하였으며, 위치 오차는 92.12%, 자세 오차는 85.88% 감소하였다. 마지막으로 BP, Elman 신경망 및 전통적인 LM 기하학 매개변수 보정 방법과 비교하여 SVR 모델 기반 공간 오차 예측이 로봇 위치 및 자세 오차 감소에 효과적이고 균형 잡힌 결과임을 검증하였다.

서포트 벡터 회귀;비모델 보정;산업용 로봇;오차 예측;로봇 보정