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工业机器人运动学参数误差两步识别法

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工业机器人视觉定位技术及应用研究

工业机器人视觉定位技术及应用研究

工业机器人视觉定位技术及应用研究摘要：将工业机器人的视觉技术应用到实际生产中，不仅可以减少操作员的工作量，还可以提高产品的制造效率，提高产品的加工精度。

在获取图像并确定其运动轨迹时，工业相机和工业机器人需要确定其相对位置关系，这需要对相机和工业机器人进行校准。

在完成校准后，可以获得工业机器人与工件之间的相对位置，然后通过轨迹规划等方法实现工业机器人与零件之间的相对运动，以实现预期的设计。

工业机器人视觉是一种基于工业相机的产品特征提取方法，它分析产品的形状、颜色等特征，并将其反馈给工业机器人。

关键词：工业机器人；视觉定位；技术引言工业机器人在一旦投入生产工作之后，对工作的条件和环境都有特别强大的应对能力和适应能力，主要表现在无论是生产多个批次的产品，还是生产多个品种的产品，都能够合理使用于生产中，这样一来不仅能够提高生产的品质，还能够全面提高生产工作的效率。

在原有工业机器人一体化技术的基础上，应用视觉定位技术可以更好地促进工业机器人更好地感知周围环境。

在实际工作中，它可以帮助他们有一个更平稳的工作速度，使他们能够更快、更全面地完成生产工作，确保工业机器人发挥更全面的作用。

1、工业机器人视觉标定的定位原理分析目前，复杂数学模型和非线性算法是工业机器人的主要标定算法。

它们主要根据相机的特定参数对关键参数进行变换矩阵运算，以减少机器人视觉校准中的潜在误差。

（1）视觉系统的组成。

光源组件、定位相机、镜头、视频图像采集卡和CTRL单元控制器是构成视觉系统的主要组件。

工业机器人的图像采集相对复杂，在这个过程中需要去噪，以获得更清晰的图像，并确保图像采集的有效性。

系统图像采集过程示意图如图1所示。

图1工业机器人视觉定位图像采集过程（2）提取工件信息。

工业机器人在进行视觉校准和定位时，必须从图像中提取被测物体的特征信息，存储被测物体数据信息，并对被测物体理论姿态进行数学求解。

2、工业机器人视觉定位技术应用2.1工业机器人视觉系统根据相机的安装位置，机器人视觉系统可以分为两部分：将摄像头固定在机器人的末端执行器上，眼科系统会跟随机器人的运动，但两者之间的相对位置保持不变。

工业机器人位置准确度检测及校准简述

工业机器人位置准确度检测及校准简述

工业机器人位置准确度检测及校准简述缪理清【摘要】本文主要基于ISO规范,对产品生产线中所用的KUKA机器人位置准确度检测和校准问题,从理论分析到实际操作进行详细说明.工业机器人技术的不断提高对单位所负责的国家重大专项任务产生了有力的推进作用.【期刊名称】《现代制造技术与装备》【年(卷),期】2016(000)005【总页数】2页(P165,167)【关键词】机器人;位置准确度;检测;校准【作者】缪理清【作者单位】上海飞机制造有限公司,上海 200436【正文语种】中文随着产品的零部件用量和复杂程度的增加，作为零部件生产线中铺贴工序的某型铺贴机器人设备也逐步体现出重要性。

本设备所处工序对产品精度和内部质量非常重要，需要根据设备维护要求对机器人执行器末端的位置准确度进行定期检测和校准。

本文将重点阐述对本设备机器人位置准确度的检测及校准。

本设备是典型的卧式机器人作业设备。

6轴电动机器人型号：KUKA QuantecKR210 R3100 Ultra；位置精度指标：0.7mm；重复位置精度指标：0.1mm。

为了实现上述精度和输出力矩，控制系统改为基于西门子840D sl。

位置准确度采用极坐标测量法：在机器人的末端执行器（或靠近腕部）安装反射器（靶球）作为目标，用具有跟踪系统作用的激光跟踪仪瞄准反射器，从而得到距离数值和两个轴的方向角数值，由此计算出机器人的位置，形成空间中的距离-方向角测量结构。

位置准确度的计算方法：在设定的X轴点位（1～21.5m，步进0.1m），使机器人末端靶球沿着立方体的斜平面外缘（ACC’A’）进行运动。

通过计算，计算出该点位的斜平面中心点P的x、y、z位置，具体计算公式如下。

位置重复准确度则表示对于同一个位置定位指令，从同一个方向上重复多次后实际到达位置的一致程度，计算公式：上述两项精度需要按照机器人运动额定速度的10%、50%、100%执行三次，并循环n=30次。

采用此方法的优点：具有高分辨率，工作空间大，无接触测量。

工业机器人运动学

工业机器人运动学

x
P


y

z

w
其中
ax

x w ,by

y w , cz

z w
（3.6）
3.3 机器人运动学的矩阵表示
3.3.2空间向量的表示
x
P


y

z
w
x
y
z
其中 ax w , by w , cz w （3.6）
变量w可以为任意值,w变化，向量的大小也会发生变化，这 与在计算机图形学中缩放一张图片十分类似。如果w大于1， 向量的所有分量都“变大”；如果w小于1，向量的所有分量都 变小。如果w是1，各分量的大小保持不变。
n o a （3.11）
3.3 机器人运动学的矩阵表示
例3.3对于下列坐标系，求解所缺元素的值，并用矩阵来 表示这个坐标系。
? 0 ? 5
F 0.707 ? ? 3 ? ? 0 2

0
0 0 1
3.3 机器人运动学的矩阵表示
解： 显然，表示坐标系原点位置的值5，3，2对约束方程无
《工业机器人基础及应用编程技术》
第3章 工业机器人运动学
总教学目标 1.理解工业机器人的位姿描述和齐次变换 2.掌握齐次坐标和齐次变换矩阵的运算 3.理解连杆参数、连杆变换和运动学方程的求解 4.了解研究动力学的内容及方法，理解速度和力雅可比矩阵
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3.1 引言 3.2 工业机器人机构 3.3 机器人运动学的矩阵表示
1.三个向量 n, o, a 相互垂直
2.每个单位向量的长度必须为1
3.3 机器人运动学的矩阵表示

工业机器人复习题及答案

工业机器人复习题及答案

工业机器人复习题及答案一、判断题（共100题，每题1分，共100分）1.吊装时,操作人员可以通过手来控制货物的摆动。

( )A、正确B、错误正确答案：B2.( ) tcp 坐标定位一般采取三点定位的方法。

A、正确B、错误正确答案：B3.( ) tcp 坐标是指工具坐标。

A、正确B、错误正确答案：A4.焊接机器人加油完毕后,请立即密封各侧加油孔,尽快开展工作。

( )A、正确B、错误正确答案：A5.工业机器人按照技术等级分类, 可分为点位控制型机器人、连续轨迹控制型机器人。

( )A、正确B、错误正确答案：B6.吸附式取料手适应于大平面易碎微小的物体。

A、正确B、错误正确答案：A7.( ) ABB 机器人的示教器在默认情况下,正面面对机器人, 摇杆顺或逆时针旋转, TCP 沿 Z 轴运动。

A、正确B、错误正确答案：A8.( ) 人工智能型机器人属于第三代机器人A、正确B、错误正确答案：A9.用户工具坐标设定时,cog 代表的含义是工具坐标偏移量。

A、正确B、错误正确答案：B10.红外测温仪只能测量表面温度, 也能测量内部温度。

( )A、正确B、错误正确答案：B11.( ) 在大多数伺服电动机的控制回路中,都采用了电压控制方式。

A、正确B、错误正确答案：B12.( ) 重定位运动是指圆周运动。

A、正确B、错误正确答案：B13.灵活性低的工业机器人, 其外围设备较为复杂。

( )A、正确B、错误正确答案：A14.电阻串联, 串联的越多,等效电阻越小A、正确B、错误正确答案：B15.sm×电池代表的意思是断电保护电池。

A、正确B、错误正确答案：B16.关节空间是由全部关节参数构成的。

( )A、正确B、错误正确答案：A17.控制器是机器人的神经中枢,用于处理机器人工作中得到的全部信息。

( )A、正确B、错误正确答案：A18.安全栅栏应该可以利用人工移动。

( )A、正确B、错误正确答案：B19.一般来说“更新转数计数器”的操作一般不需要进行。

工业机器人运动学

工业机器人运动学

注意：对于旋转关节，绕z 轴的旋转角 （ θ角）是关节变量。对于滑动关节， 沿 z轴的连杆长度d 是关节变量；
3.8 机器人正运动学方程的D-H参数表示法
一.连杆坐标系的建立
本地参考坐标系步骤：
（1）通常关节不一定平行或相交。因此 ，通常z轴是斜线，但总有一条距离最短的 公垂线，它正交于任意两条斜线。通常在 公垂线方向上定义本地参考坐标系的x轴。 所以如果an表示 zn-1与zn之间的公垂线， 则xn的方向将沿an 。同样，在 zn与 zn+1之 间的公垂线为，xn+1的方向将沿an +1。
3T6


S4C5C6

C4 S6

S5C6 0
S4C5S6 C4C6 S5S6 0
S4S5 C5 0
0
0 1
C1 0 S1 0
A1


S1 0
0 1
C1 0
0 0

0
0
0
1
3.8 机器人正运动学方程的D-H参数表示法
nx = C1 [ C2 ( C4C5C6 - S4S6 ) - S2S5C6 ] - S1( S4C5S6 + C4S6 ) ny = S1 [ C2 ( C4C5C6 - S4S6 ) - S2S5C6 ] + C1( S4C5S6+C4S6 ) nz = -S2 ( C4C5C6 - S4S6 ) - C2S5C6 ox = C1 [ -C2 ( C4C5S6 + S4C6 ) + S2S5C6 ] - S1( -S4C5S6 + C4S6 ) oy = S1 [ -C2 ( C4C5C6 + S4C6 ) + S2S5S6 ] + C1( -S4C5S6 + C4S6 ) oz = S2 ( C4C5C6 + S4C6 ) + C2S5S6 ax = C1 ( C2C4S5 + S2C5 ) – S1S4C5 ay = S1 ( C2C4S5 + S2C5 ) + C1S4S5 az = –S2C4S5 + C2C5 px = C1S2d3 – S1d2 py = S1S2d3 + C1d2 pz = C2d3

工业机器人的转角误差对其位置精度的影响

工业机器人的转角误差对其位置精度的影响

在实际应用中，应采 取措施减小转角误差 ，以提高机器人的位 置精度。
通过建立数学模型， 发现转角误差与位置 精度之间存在负相关 关系。
研究不足与展望
当前研究主要集中在理论分析 层面，缺乏实际应用数据的支 持。
对于不同类型和规格的工业机 器人，转角误差对其位置精度 的影响程度可能存在差异，需 要进一步细分研究。
数据分析
将收集到的数据绘制成图表，如散点图、柱状图等，直观地展示不同转角误差对位置精度的影响。通 过数据分析，发现转角误差与位置精度之间存在明显的线性关系，角度偏差和重复定位精度偏差都会 对位置精度产生较大的影响。其中，角度偏差对位置精度的影响最为显著。
实验结论与讨论
实验结论
实验结果表明，工业机器人的转角误差对其位置精度有明显的影响。不同类型的转角误差对位置精度的影响程度 不同，其中角度偏差的影响最为显著。因此，在实际应用中，应尽可能减小角度偏差，以提高机器人的位置精度 。
。
物流仓储
工业机器人在物流仓储领域也有 广泛的应用，它们可以通过智能 算法实现货物的快速分拣、搬运
和堆叠，提高仓储效率。
医疗行业
在医疗行业中，工业机器人可以 用于手术、康复训练、药品制造 等领域，提高医疗水平和效率。
工业机器人技术的发展历程
第一代工业机器人
第一代工业机器人是示教再现型机器人，它们通过模仿人 类的行为进行重复性工作，但缺乏智能和适应性。
采用高精度的伺服电机和 减速器
采用先进的运动控制算法
采用高精度的传感器和反 馈系统
进行定期的标定和维护
提高机器人的关节控制精度和刚度，从而 降低转角误差对位置精度的影响。
通过优化运动控制算法，提高机器人的重 复控制精度和绝对定位精度。

工业机器人的控制

工业机器人的控制
(4) 具有良好的抗干扰能力, 且相对于输出来说, 体积小, 重量轻。
精品课件
3. 机器人电动机的变换器 对于直流电动机, 变换器首先将其电压和电流控制到希望 的数值; 对于交流电动机, 电力变换器首先将其电压、 电流 和频率控制到希望的数值, 然后对电动机的速度进行控制, 进 而对电动机的位置进行控制。 图5.4所示为电动机的种类。
2. 示教编程方式
1)
教编程中。具体的方法是人工利用示 教手柄引导末端执行器经过所要求的位置,同时由传感器检测 出工业机器人各关节处的坐标值,并由控制系统记录、存储下 这些数据信息。实际工作当中, 工业机器人的控制系统重复再 现示教过的轨迹和操作技能。
4、工业机器人控制
4.1 工业机器人控制系统的特点 4.2 工业机器人控制系统的主要功能 4.3 工业机器人的控制方式 4.4 电动机的控制 4.5 机械系统的控制
精品课件
4.1 工业机器人控制系统的特点
机器人的结构是一个空间开链机构, 其各个关节的运动是 独立的, 为了实现末端点的运动轨迹, 需要多关节的运动协调。 因此, 其控制系统与普通的控制系统相比要复杂得多,具体如 下:
精品课件
4.2 机器人的位置控制
精品课件
2、主要控制变量 任务轴R0：描述工件位置的坐标系 X(t):末端执行器状态； θ(t):关节变量； C(t)：关节力矩矢量； T(t)：电机力矩矢量； V(t)：电机电压矢量
本质是对下列双向方程的控制：
V ( t) T ( t) C ( t) ( t) X ( t) 精品课件
4.3 工业机器人的控制方式
示教方式中经常会遇到一些数据的编辑问题, 其编辑机能 有如图5.1所示的几种方法。
在图中, 要连接A与B两点时, 可以这样来做: (a) 直接连 接; (b) 先在A与B之间指定一点x, 然后用圆弧连接; (c) 用 指定半径的圆弧连接; (d) 用平行移动的方式连接。在CP(连 续轨迹控制方式)控制的示教中, 由于CP控制的示教是多轴同 时动作, 因此与PTP控制不同,它几乎必须在点与点之间的连线 上移动, 故有如图5.2所示的两种方法。

第三章工业机器人运动学3逆运动学

第三章工业机器人运动学3逆运动学

由于角φ已求出，比较式（3.48）等号两边矩阵第1行第3列和第3行第3 列元素相等有
sin f11(a) cos f13 (a)
或
（3.59） （3.60）
由此可得
sin cos ax sin ay cos az
tan 1 cos
ax sin az
ay
（3.61） （3.62）
（3.63）
同样比较式（3.48）等号两边矩阵的第2行第1列和第2行第2列元素可知
sin f12 (n)
（3.64）
cos f12 (o)
（3.65）
或
由此可得
sin sin nx cos ny cos sin ox cos oy
tan
1
sin sin
n o
x x
cos ny cos oy
1T6 =
C2( C4C5C6 - S4S6 ) - S2S5C6 S2( C4C5C6 - S4S6 ) + C2S5C6
S4C5C6 + C4C6
0
-C2( C4C5S6 + S4C6 )+ S2S5S6 -S2( C4C5 S6+ S4C6 )- C2S5S6
-S4C5S6 + C4C6
0
C2C4S5 + S2C5 S2C4S5 - C2C5
3.4 欧拉变换的逆运动学解 （Inverse solution of Euler Angles ）
由前节知欧拉变换为
Euler (ø, θ,ψ) ＝ Rot (z, ø) Rot (y, θ) Rot (z,ψ)
我们用T来表示欧拉变换的结果，即
T ＝ Euler (ø, θ,ψ)

第3章工业机器人运动学和动力学概要

第3章工业机器人运动学和动力学概要

第3章工业机器人运动学和动力学机器人操作臂可看成一个开式运动链，它是由一系列连杆通过转动或移动关节串联而成。

开链的一端固定在基座上，另一端是自由的，安装着工具，用以操作物体，完成各种作业。

关节由驱动器驱动，关节的相对运动导致连杆的运动，使手爪到达所需的位姿。

在轨迹规划时，最感兴趣的是末端执行器相对于固定参考系的空间描述。

为了研究机器人各连杆之间的位移关系，可在每个连杆上固接一个坐标系，然后描述这些坐标系之间的关系。

Denavit和Hartenberg提出一种通用方法，用一个4*4的齐次变换矩阵描述相邻两连杆的空间关系，从而推导出“手爪坐标系”相对于“参考系”的等价齐次变换矩阵，建立出操作臂的运动方程。

称之为D-H矩阵法。

3.1 工业机器人的运动学教学时数：4学时教学目标：理解工业机器人的位姿描述和齐次变换；掌握齐次坐标和齐次变换矩阵的运算；理解连杆参数、连杆变换和运动学方程的求解；教学重点：掌握齐次变换及运动学方程的求解教学难点：齐次变换及运算教学方法：讲授教学步骤：齐次变换有较直观的几何意义，而且可描述各杆件之间的关系，所以常用于解决运动学问题。

已知关节运动学参数，求出末端执行器运动学参数是工业机器人正向运动学问题的求解；反之，是工业机器人逆向运动学问题的求解。

3.1.1 工业机器人位姿描述1.点的位置描述在选定的指教坐标系{A}中，空间任一点P的位置可用3*1的位置矢量表示，其左上标代表选定的参考坐标系。

2.点的齐次坐标如果用四个数组成4*1列阵表示三维空间直角坐标系{A}中点P，则该列阵称为三维空间点P的齐次坐标，如下：必须注意，齐次坐标的表示不是惟一的。

我们将其各元素同乘一个非零因子后，仍然代表同一点P，即其中：，，。

该列阵也表示P点，齐次坐标的表示不是惟一的。

3.坐标轴方向的描述用i、j、k分别表示直角坐标系中X、Y、Z坐标轴的单位向量，用齐次坐标来描述X、Y、Z轴的方向，则有，，从上可知，我们规定：4*1列阵中第四个元素为零，且，则表示某轴（某矢量）的方向。

基于机器视觉的工业机器人检测系统

基于机器视觉的工业机器人检测系统

基于机器视觉的工业机器人检测系统在当今高度自动化的工业生产环境中，工业机器人扮演着至关重要的角色。

它们能够高效、精准地完成各种复杂的任务，极大地提高了生产效率和产品质量。

然而，为了确保工业机器人的稳定运行和工作精度，一套可靠的检测系统是必不可少的。

基于机器视觉的工业机器人检测系统应运而生，为工业机器人的性能评估和故障诊断提供了强有力的支持。

机器视觉技术是一种通过计算机模拟人类视觉功能，从图像或视频中获取信息并进行处理和分析的技术。

在工业机器人检测中，机器视觉系统通常由图像采集设备（如相机）、照明系统、图像处理软件和计算机等组成。

通过这些设备和软件的协同工作，能够对工业机器人的运动轨迹、姿态、关节角度、末端执行器的位置和姿态等进行实时监测和分析。

图像采集是机器视觉检测系统的第一步。

为了获得清晰、准确的图像，需要选择合适的相机和镜头，并根据检测对象的特点和检测环境的要求，合理设置相机的参数（如分辨率、帧率、曝光时间等）和照明条件。

例如，在检测工业机器人的微小零部件时，需要使用高分辨率的相机和均匀的照明，以突出零部件的细节特征；而在检测大型工业机器人的整体运动时，则可以使用较低分辨率的相机和较强的照明，以保证在较大的视野范围内能够清晰地捕捉到机器人的运动轨迹。

在图像采集完成后，需要对图像进行预处理。

预处理的目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度和清晰度，以便后续的图像处理和分析。

常见的图像预处理方法包括灰度变换、滤波、边缘检测等。

例如，通过灰度变换可以将彩色图像转换为灰度图像，减少数据量的同时突出图像的轮廓特征；通过滤波可以去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声，提高图像的质量；通过边缘检测可以提取图像中物体的边缘信息，为后续的特征提取和目标识别奠定基础。

特征提取是机器视觉检测系统的关键步骤之一。

特征是指能够反映检测对象本质特征的信息，如形状、颜色、纹理、尺寸等。

通过提取这些特征，可以将检测对象与背景或其他物体区分开来，并对其进行分类和识别。

基于人工智能的工业机器人控制实验报告

基于人工智能的工业机器人控制实验报告

基于人工智能的工业机器人控制实验报告一、实验目的随着科技的不断发展，人工智能在工业领域的应用越来越广泛。

本次实验的主要目的是探究基于人工智能的工业机器人控制技术，通过实验分析其性能和优势，为工业生产中的机器人应用提供参考和改进方向。

二、实验设备与环境（一）实验设备1、工业机器人本体：选用了_____品牌的六轴工业机器人，具有较高的精度和灵活性。

2、控制系统：采用了基于人工智能算法的控制系统，具备强大的计算和处理能力。

3、传感器：包括视觉传感器、力传感器等，用于获取机器人工作环境和操作对象的信息。

（二）实验环境1、实验室空间：面积约为_____平方米，具备良好的通风和照明条件。

2、工作平台：定制的机器人操作平台，能够满足不同实验任务的需求。

三、实验原理人工智能在工业机器人控制中的应用主要基于机器学习和深度学习算法。

通过对大量数据的学习和训练，机器人能够自主地识别和理解工作任务，规划最优的运动路径，并根据实时反馈进行调整和优化。

在本次实验中，采用了监督学习的方法，利用标记好的训练数据对机器人的控制模型进行训练。

训练数据包括机器人的运动轨迹、操作对象的特征以及环境信息等。

通过不断调整模型的参数，使其能够准确地预测和控制机器人的动作。

四、实验步骤（一）数据采集首先，在不同的工作场景下，收集机器人的运动数据、操作对象的特征以及环境信息等。

通过传感器和测量设备，确保数据的准确性和完整性。

（二）数据预处理对采集到的数据进行清洗、筛选和预处理，去除噪声和异常值，将数据转换为适合机器学习模型的格式。

（三）模型训练使用预处理后的数据，对基于人工智能的控制模型进行训练。

选择合适的算法和参数，如神经网络的层数、节点数等，通过多次迭代训练，不断优化模型的性能。

（四）模型评估使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、召回率等指标，评估模型的性能和泛化能力。

（五）实验操作将训练好的模型部署到工业机器人控制系统中，进行实际的操作实验。

工业机器人技术与应用考试题(含参考答案) (2)

工业机器人技术与应用考试题(含参考答案) (2)

工业机器人技术与应用考试题（含参考答案）一、判断题（共100题，每题1分，共100分）1.S7 Graph中，S6.T表示状态步S6被激活的时间。

A、正确B、错误正确答案：A2.标签名星号*后面的第1个字符必须为英文字母。

A、正确B、错误正确答案：A308是机器人的专用I/O接口，每个接口的功能是固定的。

A、正确B、错误正确答案：A4.在对液压泵进行调试前，自吸式泵的壳体不需要加油，内啮合齿轮泵必须在调试前加油。

A、正确B、错误正确答案：A5.吸附式取料手适应于大平面、易碎、微小的物体。

A、正确B、错误正确答案：A6.液体的压力损失包括沿程压力损失和局部压力损失。

A、正确B、错误正确答案：A7.规模大、完全无人化的机械生产方案是最合理的方案。

A、正确B、错误正确答案：B8.由于使用闪存，CPU断电后无需备用电池可以长时间保存现场数据。

A、正确B、错误正确答案：A9.搬运机器人在结构上可分为龙门式搬运机器人、悬臂式搬运机器人、侧壁式搬运机器人、摆臂式搬运机器人和关节式搬运机器人。

A、正确B、错误正确答案：A10.对机器人语言进行重新设定后，机器人系统无需重新启动。

A、正确B、错误正确答案：B11.轨迹插补运算是伴随着轨迹控制过程一步步完成的，而不是在得到示教点之后，一次完成，再提交给再现过程的。

A、正确B、错误正确答案：A12.电磁换向阀与底座阀块安装面之间是不需要密封的。

A、正确B、错误正确答案：B13.手臂解有解的必要条件是串联关节链中的自由度数等于或小于6 。

A、正确B、错误正确答案：B14.关节 i 的效应表现在 i 关节的末端。

A、正确B、错误正确答案：B15.编辑赋值指令时需要先检查或更改变量的数据类型。

A、正确B、错误正确答案：A16.衡器复现性是指在改变了测量条件时，同一被测量的测量结果之间的一致性。

这个指标对于要求维护量小的衡器来说很重要，这个指标与衡器产品定型期间在生产厂进行的测试密切相关。

工业机器人课后答案

工业机器人课后答案

工业机器人课后答案【篇一：工业机器人技术习题答案.pdf】>一、填空1、自由度2、操作机、控制器、示教器、末端执行器、操作机、控制器、示教器3、点位运动（ptp）、连续路径运动（cp）、cp4、正向二、选择1、d2、d 三、判断2、示教再现机器人、感知机器人、智能机器人3、日系、欧系二、选择1、d2、d3、c 三、判断第一章绪论第二章工业机器人的机械结构和运动控制第三章手动操纵工业机器人一、填空 1、机器人轴、基座轴、基座轴、外部轴 2、工具 3、点动二、选择1、d2、d 三、判断表手动移动机器3-6 人要领一、填空 1、示教、程序、再现 2、跟踪 3、离线编程二、选择1、b 2、d 3、d三、判断四、综合应用表4-6第四章初识工业机器人的作业编程直线轨迹作业示教第五章搬运机器人的作业编程一、填空 1、龙门式搬运机器人、悬臂式搬运机器人、侧壁式搬运机器人、摆臂式搬运机器人 2、吸附式、夹钳式、仿人式 3、机器人控制柜、示教器、气体发生装置、气吸附手爪二、选择1、d2、d三、判断1、√2、√3、√四、综合应用略取式、组合式 3、第六章码垛机器人的作业编程一、填空 1、龙门式码垛机器人、摆臂式码垛机器人 2、吸附式、夹板式、抓操作机、机器人控制柜、示教器、真空发生装置、气体发生装置4、一进一出、一进两出、两进两出二、选择1、a2、a三、判断一、填空 1、关节式 2、c型、伺服3、弧焊、示教器、焊枪、操作机、弧焊电源4、双、双、h 二、选择1、b2、d3、d 四、综合应用略第七章焊接机器人的作业编程三、判断（2）略2、1、√ √ 3、√ 四、综合应用（1）表 7-圆弧轨迹作业13 示教【篇二：工业机器人考点大全--习题答案】p class=txt>答：工业机器人是一种用于移动各种材料、零件、工具或专用装置，通过可编程动作来完成各种任务并具有编程能力的多功能机械手。

智能机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。

工业机器人运动学

工业机器人运动学

（2）圆柱坐标
由于这些变换都是相对于全局参考坐标系的坐标轴
的，因此由这三个变换所产生的总变换可以通过依
次左乘每一个矩阵而求得：
RTP Tcyl (r, ,l) Trans(0, 0,l)Rot(z, )Trans(r, 0, 0)
1 0 0 0 C S 0 0 1 0 0 r
动组成，运动顺序为：先沿z轴平移r ,再y轴旋转 β并 绕z轴旋转γ。这三个变换建立了手坐标系与参考坐标
系之间的联系。由于这些变换都是相对于全局参考坐
标系的坐标轴的，因此有这三个变换所产生的总变换
可以通过一次左乘每一个矩阵而求得：
RTP Tsph r, , Rotz, Roty, Trans0,0, r
解： 设定正运动学方程用式（3.31）中的RTP 矩阵表示，根据期望的位置可得知 如下结果：
1 0 0 Px 1 0 0 3
RTP

0 0
0
1 0 0
0 1 0
Py


0
Pz 1

0 0
1 0 0
0 1 0
4 7

或Px

3, Py

4, Pz

7
1
RTP
Tsph

C S S
C
0
S S
rS

S

C
rC

0
0
0
1

3.7 机器人的正逆运动学
例3-15假设要将球坐标机器人手坐标系原点放在3 4，7T 计算机器人的关节变量。
解： 设定正运动学方程用式（3.35）中的Txph 矩阵表示，根据期望的位置可得知 如下结果：
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Kinem a tic P a ram e te r E rro r Ide n tifica tion fo r Indus tria l Robo t w ith Tw o 2 S te p P roce dure
GUO J ian 2y ing , L U T ian 2sheng , W A N G L e2tian
k 2 i = [ 0 S Α i C Α i] ; k 3 i = [ 1 0 0 ] ; k 4 i = [ 0 1 0 ] .
T T
+
[8]
( 2)
微变换 ∆TN 和相对于第 i 个关节坐标架的微变 换∆ A i 之间的关系为 ∆TN =
收稿日期: 2002211218 基金项目:“985” 工程资助项目
{W } ——惯性坐标系
P A ——机器人末端测点在{B } 中的实际位置 PM ——机器人末端测点在{W } 中的测量位置 P N ——机器人末端测点在{B } 中的名义位置 R A —— {E } 相对于{B } 的实际转动 RM —— {E } 相对于{W } 的测量转动 R N —— {E } 相对于{B } 的名义转动
第 37 卷
平行. 如果机器人运动学参数存在微小偏差, 通过 T ay lo r 展开并忽略小量的高阶项, 机器人末端位置 和方向的微变化为
d TN =
∆R , i = [ ∆x R , i ∆y R , i ∆z R , i ]T ;
k 1 i = [ 0 a iC Α i T
a iSΑ i] ;
机器人运动学校准是一个集运动学参数误差建 模、 机器人末端姿态误差测量以及机器人实际参数 识别于一体的过程. 参数识别是由测量得到的机器 人末端姿态误差识别参数误差的重要环节, 参数识 别的精度和可信度直接影响后续的误差补偿, 影响 整个校准的精度 . Zhuang 和郭剑鹰等 提出了采 用计算机视觉的机器人末端姿态测量方法. Zhuang 将机器人手臂部分和手眼部分同时校准和单独分别 校 准, 但都将 {B } 与 {W } 之间的转换包括在机器人 校准中; Rou sseau 等 将{E } 在{B } 中的位姿 M 1 与
图 1 SV 3 机器人杆件坐标系约定
F ig. 1 Conven tion of SV 3 robo t fram e coo rd ina te
在两个相邻关节平行或近似平行时, 机器人执 行器末端位置的微小误差并不能由 D 2 H 连杆参数 模型描述出来, 这使得识别过程中的数值计算不稳 定 . 为了避免这种奇异性问题, 绕 y 轴的微小角度 Β 的旋转 ro t ( y , Β) 被加入模型, 用修改后的 D 2 H 模型 表示相邻平行关节间的坐标变换: A i = ro t ( z i , Η i ) t ran s ( x i , a i ) ro t ( x , a i ) ro t ( y , Βi ) =
Ke y w o rds : indu st ria l robo t; k inem a t ic ca lib ra t ion; erro r m odeling; p a ram eter iden t ifica t ion
符号说明:
{B } ——机器人基座坐标系 {C } ——摄像机坐标系 {E } ——机器人末端坐标系 {M } ——测量坐标系 {p } ——工件坐标系
CΗ SΗ SΗ iC Βi iS Α i S Βi iC Α i CΗ i S Βi + S Η iS Α iC Βi Α iC Η i SΗ iC Βi + C Η iS Α i S Βi - CΑ i S Βi 0 CΗ iC Α i SΑ i 0 SΗ CΗ i S Βi iS Α iC Βi Α iS Η i CΑ iC Βi 0 0 1
P ——不与转动有关的其余参数误差 ∆Θ
∆P, i ——相对于第 i 个杆件坐标系的微移动向量 ∆ R , i ——相对于第 i 个杆件坐标系的微转动向量 ∆P, N ——相对于{E } 的微移动向量 ∆ R , N ——相对于{ E } 的微转动向量 识别精度降低的情况, 提高了参数识别的精度和计 算效率.
{E } 2{C } 2{W } 2{B } 间的转换M
- 1 4 [3] [ 1, 2 ]
1 机器人位姿误差建模
机器人运动学一般采用 D 2 H 模型, 每个关节坐 标系相对于前一个坐标系的转换可以用 4 个参数来 描述, 其中两个用来描述连杆长度 a i 和扭角 Α i, 另 两个用来表征相邻关节之间的距离 d i 和夹角 Η i, 分 别 为 连 杆 参 数 和 关 节 参 数. YA SKAW A 公 司 的 M O TOM AN SV 3 机器人与 PUM A 系列机器人相 似, 均为 6 自由度全旋转关节的工业机器人. 图 1 所 示为 SV 3 机器人杆件坐标系在机器人零位 (Hom e po sit ion ) 的设定, 为绝大多数 等: 工业机器人运动学参数误差两步识别法 ——运动学参数误差 ∆Θ R ——只与转动有关的运动学参数误差 ∆Θ
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∆a i ——连杆长度误差, mm ∆d i ——关节偏移误差, mm ) i ——连杆扭角误差, ( ° ∆Α
) ∆Βi ——对于平行关节的微小转角, ( ° ) i ——关节转角误差, ( ° ∆Η
t ion erro r, the k inem a t ic p a ram eter devia t ion s con t ribu t ing to the ro ta t ion erro r can be iden t ified. W ith these ca lib ra ted k inem a t ic p a ram eters a s jo in t ang le and link tw ist, the erro r of the rest p a ram eters can be d ist ingu ished from the d istance erro r. B y the tw o 2step m ethod, the t ran sfo rm a t ion betw een the robo t ba se fram e and the inert ia l fram e is avo ided, the singu la rity and non linea r is overcom e and the clo se 2fo rm so lu 2 t ion can be ob ta ined. T he new m ethod can no t on ly be app lied to the seria l, p a ra llel robo t k inem a t ic ca li2 b ra t ion, bu t a lso fo r the ca se of CN C m ach inery and CMM erro r com p en sa t ion.
・ ・
( Schoo l of M echan ica l Eng. , Shangha i J iao tong U n iv. , Shangha i 200030, Ch ina )
A bs tra c t: A tw o 2step linea r p a ram eter est i m a t ion m ethod w a s p resen ted. T h rough rig id body rela t ive ro ta 2
工业机器人运动学参数误差两步识别法
郭剑鹰, 吕恬生, 王乐天
( 上海交通大学 机械与动力工程学院, 上海 200030)
摘 要: 提出了将转动误差和定位误差分离的参数误差两步线性识别方法 . 利用刚体相对转动误 差识别出仅与转动相关的运动学参数误差; 由已校准的参数并利用刚体距离误差识别出其余的运 动学参数误差. 两步识别法不仅避免了测量坐标系与机器人坐标系的转换以及参数估计误差的传 递, 而且有效解决了距离方法中存在的奇异和非线性问题, 可以快速求出参数误差的线性解. 该识 别法不仅可以用于串联、 并联机器人的校准, 而且适用于数控机床、 坐标测量机等的误差识别与补 偿. 关键词: 工业机器人; 运动学校准; 误差建模; 参数识别 中图分类号: T P 242. 2 文献标识码: A
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式中: C 表示 co s; S 表示 sin. 对于 SV 3 机器人, 第 3 个关节和第 2 个关节轴
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上 海 交 通 大 学 学 报
M a ric
[5]
提出了将末端位姿误差分解成与参数
误差成线性和非线性的部分, 分别加以识别的两步 法, 但仍存在基座校准与机器人校准耦合和非线性 等问题. 郑时雄和 Gong [ 6, 7 ] 先后提出了基于距离的 参数识别方法, 基座校准从机器人校准中解耦出来, 而且避免了误差不必要的传递, 提高了精度; 但存在 末端关节转角误差不可识别的奇异情况, 而且末端 的距离误差 ∆Θ 不成线性关系. 郑时雄等[ 6 ] 将实测距 离和由名义参数值计算距离近似相等来使距离误差 为参数误差的线性函数. 本文利用刚体运动的性质, 提出了将转动误差 和位移误差分离的线性方法 . 首先由刚体相对转动 误差识别出仅与机器人末端转动相关的参数误差 ( ∆Η i , ∆Α i , ∆Βi ) , 再由末端刚体位移误差和已经校准的 运动学参数识别出所有其他参数误差 ( ∆Α i, ∆ d i ). 采 用该方法不仅将基座校准和机器人校准分离开来, 而且有效解决了基于距离识别方法的奇异和非线性 问题, 可以得到方程的线性解. 同时将刚体转动误差 和距离误差分离, 有效避免了数量级较小的转动误 差被数量级较大的位置误差淹没而使部分参数误差