基于各向异性误差相似度的六自由度机器人定位误差补偿

高贯斌; 牛锦鹏; 刘飞; 那靖

doi:10.37188/OPE.20223016.1955

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基于各向异性误差相似度的六自由度机器人定位误差补偿

微纳技术与精密机械 | 更新时间：2022-09-01

- 基于各向异性误差相似度的六自由度机器人定位误差补偿
- Positioning error compensation of 6-DOF robots based on anisotropic error similarity
- 光学精密工程 2022年30卷第16期页码：1955-1967
- 作者机构：
  
  1.昆明理工大学机电工程学院，云南昆明 650500
  2.昆明理工大学云南省先进装备智能控制及应用国际联合实验室，云南昆明 650500
- 作者简介：
  
  [ "高贯斌（1979-），男，山东菏泽人，博士，教授，博士生导师，2001年、2004年于东北大学分别获得学士、硕士学位，2010年于浙江大学获得博士学位，主要研究方向为机器人学、精密测量与控制、智能康复外骨骼。E-mail：gbgao@kust.edu.cn" ]
  [ "刘飞（1991-），男，河南商丘人，博士研究生，2015年于河南理工大学获得学士学位，2018年于昆明理工获得硕士学位，主要研究方向为机器人学、精密测量与控制。E-mail：feiliu2017@foxmail.com" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(51865020);云南省科技计划基础研究专项重点项目(202201AS070033)
- DOI：10.37188/OPE.20223016.1955
  中图分类号： TP242.2
- 收稿日期：2022-04-05，
  
  修回日期：2022-05-10，
  
  纸质出版日期：2022-08-25
- 稿件说明：
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高贯斌,牛锦鹏,刘飞等.基于各向异性误差相似度的六自由度机器人定位误差补偿[J].光学精密工程,2022,30(16):1955-1967.

GAO Guanbin,NIU Jinpeng,LIU Fei,et al.Positioning error compensation of 6-DOF robots based on anisotropic error similarity[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(16):1955-1967.
高贯斌,牛锦鹏,刘飞等.基于各向异性误差相似度的六自由度机器人定位误差补偿[J].光学精密工程,2022,30(16):1955-1967. DOI： 10.37188/OPE.20223016.1955.

GAO Guanbin,NIU Jinpeng,LIU Fei,et al.Positioning error compensation of 6-DOF robots based on anisotropic error similarity[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(16):1955-1967. DOI： 10.37188/OPE.20223016.1955.

摘要

多关节机器人的绝对定位精度远低于重复精度，目前通常采用运动学标定或空间误差补偿来提高机器人定位精度。空间误差补偿通常采用反距离加权来预测定位点的误差并进行补偿，但反距离加权的权值评价单一且各参考点权值过于平均限制了补偿精度的提高，为此，本文基于空间误差相似度提出一种包含距离和方向的定位误差预测和补偿方法。首先，推导出机器人定位误差模型，将机器人工作空间划分为由若干立方体组成的网格，研究在空间网格中定位点与参考点的相对方向与误差相似度的关系，并构建以距离和夹角余弦为误差传递因子的误差传递函数。其次，考虑定位点各坐标轴方向误差和参考点误差的相似性存在较大差异，基于误差传递函数提出一种各向异性的相似度建模和误差补偿方法，利用网格中各参考点的误差分别计算定位点各方向的误差。最后，通过实验对所提方法进行验证，并与传统的反距离加权插值补偿方法进行对比，实验结果表明：经过误差补偿后，机器人定位误差在各坐标轴方向的最大值和平均值都有显著降低，误差最大值和均值由补偿前的1.03 mm和0.30 mm分别降至0.11 mm和0.04 mm，与反距离加权方法相比补偿后机器人定位精度更高、各方向更均匀。

Abstract

The positioning accuracy of multi-joint robots is much lower than the repetition accuracy. Currently， kinematic calibration and spatial error compensation are the primary techniques adopted to improve robot positioning accuracy. In spatial error compensation， inverse distance weighting is typically used to predict the error of a positioning point. However， as a single weight， the inverse distance cannot accurately represent the influence of each grid point because the weight is too average， resulting in a poor compensation result. To improve the positioning accuracy of robots， a positioning prediction and compensation method， including distance and orientation， is proposed based on error similarity. First， a positioning error model is derived from the kinematic model using differential kinematic theory， and then， the relationship between joint angles and the positioning error is analyzed. The robot workspace is divided into a grid of several cubes， and the effect of the direction of the positioning point relative to the reference point on error similarity is investigated. The error transfer function is then derived using the cosine of the included angle and the distance as the error transfer factor. Second， a method for anisotropic similarity modeling and error compensation is proposed based on an error transfer function that uses the error of reference points to calculate the error of the positioning point. The proposed method is verified through experiments and compared with the traditional inverse distance weighting method. After compensation， the maximum and average positioning errors of the robot decrease significantly along all directions， as demonstrated by the experimental results. The maximum and average errors along x-， y-， and z-directions decrease from 1.03 mm and 0.30 mm to 0.11 mm and 0.04 mm， respectively. Furthermore， the proposed method provides greater compensation accuracy than the traditional inverse distance weighting method.

关键词

Keywords

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