В связи с тем, что традиционные методы геометрической калибровки многостепенного робота не могут компенсировать негеометрические ошибки, а чисто дата-драйвовые черные ящики обладают слабой физической интерпретируемостью и подвержены влиянию конкуренции градиентов многомерных разнородных полей ошибок, предложен метод абсолютной точечной калибровки, объединяющий физические априори и прогрессивную декомпозицию остаточных сетей. Во-первых, построена дифференцируемая кинематическая серая модель на основе параметров DH в качестве явного физического каркаса для вычисления эталонной теоретической позы. Во-вторых, введены высокоразмерные кодирующие признаки на основе синусоидальных, косинусоидальных функций и гармонического произведения второго порядка для усиления способности описывать периодические нелинейные ошибки. Затем используется двухветвистая остаточная сеть для независимого предсказания ошибок позиции и ориентации, а также разработан дифференцируемый слой SVD ортогонализации для строгого соблюдения геометрических ограничений многообразия SO(3). Наконец, предложена прогрессивная стратегия тренировки с поэтапной заморозкой параметров, которая механически решает проблему конфликта оптимизации из-за различных размерностей позиции и ориентации. Экспериментальные результаты показывают, что метод снижает среднюю позиционную ошибку Staubli TX2-90L с 0.377 мм до 0.047 мм; по сравнению с алгоритмами SVR и BP точность позиционирования повышается на 26,3% и 49,9% соответственно. Метод сочетает высокую точность и интерпретируемость, имеет хорошую инженерную применимость в таких областях, как ин-ситу 3D биопечать.

Многоступенчатый робот;Кинематическая калибровка;Негеометрические ошибки;Остаточная сеть