【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人，特别涉及一种工业机器人的运动学标定方法。
技术介绍
1、工业机器人因其强大的灵活性被广泛应用于汽车行业、物流搬运、航空航天和医疗手术等行业，这些行业对机器人绝对定位精度的要求较高。然而，由于核心零部件制造精度、装配精度和环境等因素影响，机器人绝对定位精度通常为毫米级，难以满足相关行业的高精度工作要求。
2、机器人运动学标定方法，根据机器人的运动学进行误差参数模型的建立，然后用适当的算法辨识出模型的主要几何参数误差并完成补偿，从而提高定位精度。标定补偿虽然不能完全去掉误差，但是能有效提高机器人的定位精度，这种手段被广泛应用于机器人厂家中。
3、但是，上述方式也存在一定的技术缺陷。在进行标定前，需在机器人零位状态下单独旋转各个关节采集末端位置数据，然后通过轴线拟合得到基坐标系和工具坐标系，增加了标定步骤和数据采集的时间，也降低标定效率。另外，传统的标定方法在分析运动学误差模型的冗余参数时，通过计算推导，整个过程比较繁杂且耗时较长，并且在辨识误差模型的几何参数误差时，缺少高精度的辨识算法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种工业机器人的运动学标定方法。
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下的技术方案：一种工业机器人的运动学标定方法，包括以下步骤：
3、s1、对机器人基坐标系{b}和机器人末端工具坐标系{t}进行预标定，获取机器人基坐标系{b}相对于测量坐标系{w}的位姿
4
5、
6、其中，为测量坐标系{w}相对于机器人基坐标系{b}的姿态变换，为测量坐标系{w}相对于机器人基坐标系{b}的位置变换；
7、s2、建立运动学误差模型，测量m组机器人运动位姿，通过对式(2)中的辨识雅克比矩阵jm进行奇异值分解来计算求解干扰模型的冗余参数的个数；
8、δpm＝jmδx (2)
9、其中，δpm为m组机器人运动位姿的位置总偏差，δx为各个参数误差列向量；
10、s3、结合步骤s2求解得到的冗余参数的个数，并通过相关性和复共线性分析来确定具体的冗余参数，然后将具体的冗余参数剔除；
11、s4、对剔除冗余参数后剩余的待辨识几何误差参数进行迭代辨识；
12、由于测量机器人运动位姿为m组，辨识雅克比矩阵jm由m个标定点组成，通过式(3)求解辨识雅克比矩阵jm的每一列压缩后的缩放系数为lj，再通过式(4)求解由各列缩放系数共同形成的对角方差阵d；
13、
14、其中的j为待辨识几何误差参数的个数，
15、d＝diag(l1，l2，…，l33) (4)
16、将求解得到的对角方差阵d分别代入式(5)，使每个标定点的辨识雅克比矩阵转化为系统观测矩阵hk；将求解得到的对角方差阵d分别代入式(6)，使每个标定点的待辨识几何误差参数转化为系统状态参数δxk，
17、hk＝jkd-1 (5)
18、δxk＝dδx (6)
19、随后按式(7)进行迭代辨识，
20、δxk|k＝δxk|k-1+kk|kδzk (7)
21、其中δxk|k为迭代辨识结果，k|k表示第k次迭代后估计值，k|k-1表示第k次迭代的先验值，kk|k为卡尔曼增益矩阵，δzk为更新残差矢量；
22、从第一个标定点开始进行迭代辨识，当k为m倍时，则表示一轮迭代完毕，共需经若干轮迭代辨识，最终获得迭代辨识结果δxk|k；
23、s5、将迭代辨识的结果δxk|k通过d转换为实际的几何参数误差δxr，并补偿到机器人控制器。
24、进一步阐述，在步骤s3确定具体的冗余参数时，采用w-score变换对jm进行标准化处理，获得标准化矩阵w，随后再通过式(8)利用标准化矩阵w求取辨识雅克比矩阵jm的相关系数矩阵w，
25、
26、进一步阐述，步骤s4的卡尔曼增益矩阵kk|k如式(9)所示，
27、
28、其中pk|k-1为预测误差协方差矩阵，rk为测量噪声的协方差矩阵。
29、进一步阐述，pk|k是所述预测误差协方差矩阵pk|k-1更新修正后的协方差矩阵，如式(10)所示，
30、pk|k＝γk(i-kk|khk)pk|k-1(i-kk|khk)t+kk|krkkk|kt (10)
31、其中γk为遗忘因子。
32、进一步阐述，步骤s4的更新残差矢量δwk如式(11)所示，
33、δzk＝zk-hkδxk|k-1 (11)
34、其中，zk为机器人末端位置误差。
35、本专利技术的有益效果在于：
36、(一)本专利技术提出一种基于预标定基坐标系及miekf算法的工业机器人运动学标定方法，用以提高机器人的绝对定位精度，该方法考虑了激光跟踪仪采集数据的效率，根据采集的末端位置数据来预标定机器人的基坐标系{b}和工具坐标系{t}，实现测量坐标系{w}和基坐标系{b}的快速转换，减少标定时间；
37、(二)本专利技术基于微分变换原理建立了运动学误差模型，该误差模型包含了基坐标系、工具坐标系、减速比和mdh参数误差，并且基于误差模型的完整最小连续性的需求，用相关系数矩阵和复共线性分析辨识雅克比矩阵的冗余参数并去除，确保了更精确的误差模型；
38、(三)应用的miekf算法在辨识机器人参数误差时克服了对初始参数条件敏感的问题，几乎能完全辨识出预设的参数误差，具有辨识精度高、收敛速度快和高鲁棒性的特点，进一步提高标定精度，为工业机器人运动学标定技术提供了新的方法和思路。
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1.一种工业机器人的运动学标定方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工业机器人的运动学标定方法，其特征在于：在步骤S3确定具体的冗余参数时，采用W-Score变换对Jm进行标准化处理，获得标准化矩阵W，随后再通过式(8)利用标准化矩阵c求取辨识雅克比矩阵Jm的相关系数矩阵W，
3.根据权利要求1所述的一种工业机器人的运动学标定方法，其特征在于：步骤S4的卡尔曼增益矩阵Kk|k如式(9)所示，
4.根据权利要求3所述的一种工业机器人的运动学标定方法，其特征在于：Pk|k是所述预测误差协方差矩阵Pk|k-1更新修正后的协方差矩阵，如式(10)所示，
5.根据权利要求1所述的一种工业机器人的运动学标定方法，其特征在于：步骤S4的更新残差矢量ΔZk如式(11)所示，
【技术特征摘要】
1.一种工业机器人的运动学标定方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工业机器人的运动学标定方法，其特征在于：在步骤s3确定具体的冗余参数时，采用w-score变换对jm进行标准化处理，获得标准化矩阵w，随后再通过式(8)利用标准化矩阵c求取辨识雅克比矩阵jm的相关系数矩阵w，
3.根据权利要求1所述的一种工业机器人的运动...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨林，林耿聪，黄石峰，何文浩，欧阳林威，邓文彬，易子杰，田茂胜，
申请(专利权)人：佛山华数机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：
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