大型高端裝備制造領域,其裝備部件及整機制造裝配過程具有超大加工空間、超大制造尺寸、超精密加工與高精度裝配等制造技術要求與挑戰(zhàn)。以機器人和激光跟蹤測量設備作為制造主體的原位智能制造系統(tǒng)為上述要求提供了解決方案。作為原位智能制造的執(zhí)行機構,高端裝備產品的智能制造和柔性化制造都對工業(yè)機器人高精度絕對位姿測量和控制技術提出了更高要求。智能制造過程中的工業(yè)機器人位姿運動控制是一個復雜的多變量動態(tài)變化過程,多種誤差因素共同影響機器人末端位姿精度。各誤差源作用機理各不相同,隨著機器人運動狀態(tài)和時空改變,其分布規(guī)律和影響程度相應變化。導致機器人運動學真實參數(shù)隨著工作空間、狀態(tài)、位形和環(huán)境動態(tài)變化,靜態(tài)參數(shù)化模型不能準確描述機器人實際位姿變換狀態(tài)。因此,現(xiàn)有機器人誤差標定技術中的單一運動學靜態(tài)參數(shù)標定結果不能適應在多工作空間域變化下的多因素綜合作用,機器人在線絕對位姿精度的可靠性和工作空間域的適應性不能滿足高精度大型裝備制造中的操作任務要求。本文針對制造現(xiàn)場環(huán)境下工業(yè)機器人的加工位姿精度要求,開展面向智能制造的工業(yè)機器人位姿誤差在線動態(tài)修正理論、方法與實驗研究。在進一步研究工業(yè)機器人誤差形成機理與運動學動、靜態(tài)參量的非線性變化規(guī)律基礎之上,綜合運用激光跟蹤六自由度測量技術,構建新的工業(yè)機器人運動學在線動態(tài)位姿誤差模型和測控平臺,提出全局優(yōu)化的位姿誤差綜合解算和動態(tài)標定方法,給出在線實時補償修正算法,實現(xiàn)機器人位姿精確在線修正與引導。論文詳細闡明了位姿測量、坐標系變換、誤差估算與補償?shù)幕驹�、解算方法和關鍵技術,完成了實驗驗證等工作。論文主要研究內容歸納如下:1.進行了機器人運動學D-H模型參數(shù)標定法的誤差估算方法與標定機理研究,分析了靜態(tài)參數(shù)化約束的位姿誤差工作空間域影響。開展了六自由度關節(jié)型工業(yè)機器人參數(shù)優(yōu)化誤差標定實驗,驗證了機器人末端位姿誤差靜態(tài)參數(shù)標定法存在的工作空間域適應性和精度可靠性問題。2.基于合作項目組研制的便攜式激光跟蹤系統(tǒng),研究了激光跟蹤系統(tǒng)中的光電定位和跟蹤光束伺服控制方法。針對工業(yè)環(huán)境下的空間大尺寸動態(tài)目標六自由度測量,研究了激光跟蹤六自由度位姿測量方法,提出和應用基于光束透射法的一體化透反雙模式六自由度測量方法進行機器人末端位姿在線跟蹤測量。開展了機器人六自由度位姿測量裝置定標實驗。3.針對機器人在線位姿激光跟蹤測量與實時修正需求,提出了一種機器人坐標系與激光測量坐標系快速標定轉換和解算方法。通過基于距離原則的機器人末端光學工具中心點(tool center point;TCP)位置標定、空間點坐標重心化配置和基于羅德里格矩陣變換的最小二乘優(yōu)化算法進行解算,獲取了位姿相對變換中的正交旋轉矩陣。研究了坐標系等效相似變換方法,建立了機器人末端工具姿態(tài)變換描述模型,給出了姿態(tài)測量標定過程中的姿態(tài)角解算方法。4.針對機器人全工作空間域位姿誤差標定精度可靠性問題,提出了非參數(shù)化約束的運動學誤差綜合解算與動態(tài)標定方法,將多因素產生末端位姿誤差歸結為與關節(jié)轉角變量有關的周期性動態(tài)函數(shù)變化,實現(xiàn)了機器人誤差的動態(tài)函數(shù)化描述�；谡`差等效微分變量和連桿坐標系誤差等效微分變換,建立了運動學非參數(shù)化約束位姿誤差模型。研究了串聯(lián)式機器人多連桿坐標系關節(jié)運動耦合規(guī)律,設計了多關節(jié)運動空間坐標系位姿在線解耦變換與補償算法,進行了算法仿真驗證和實測對比實驗。5.基于對機器人位姿誤差進行在線、實時、綜合補償?shù)乃枷?研究位姿誤差動態(tài)補償機理和在線誤差信息融合方法,建立了誤差動態(tài)修正數(shù)學模型和關節(jié)微分運動復合補償算法。提出了基于標定預補償值實時引導修正誤差的組合修正方法。搭建機器人在線位姿測控實驗平臺,進行了補償算法仿真驗證和位姿誤差在線組合修正實驗。經過誤差標定預補償值在線引導組合修正后,機器人末端位置平均誤差為0.022mm,姿態(tài)角平均誤差為0.016°,達到原位智能制造機器人制孔加工中的末端位置和姿態(tài)引導精度要求。
【學位單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP242
【部分圖文】：

北京工業(yè)大學工學博士學位論文測量技術項目組研制成功國內首臺激光跟蹤儀樣機整機，在空間目標技術上已接近國際水平[45]。激光跟蹤儀主要用于實現(xiàn)空間目標點坐標位置測量。通過組合激光跟技術可以進一步實現(xiàn)空間目標姿態(tài)測量[46]。其相關技術研究已經成為術方面研究的熱點內容[40, 47, 48]。目前以 Leica 激光跟蹤儀為代表的六術得到了廣泛應用。Leica 激光跟蹤六自由度測量主要分為 T-Probe 和圖 1-3 分別為 T-Probe 和 T-Mac 激光靶標。

通過利用圓特征和異面點特征實現(xiàn)了視室內激光投影成像式視覺測量系統(tǒng)研究，基于視覺的六自由度測量精度通常會隨理是從兩個(或多個)視點觀察同一景物，圖像處理技術進行圖像特征點匹配，并通視差)來獲取景物的三維信息。工業(yè)機器領域最典型的應用[54]。雙目視覺)是用兩臺性能相同、位置固定算空間點在兩幅圖像中的“視差”，以此確，如圖 1-4 所示。一套完整的雙目立體視標、特征提取、立體匹配、深度計算及深攝像機定標誤差、數(shù)字量化效應、特征精度與匹配定位精度成正比，與攝像機基精度，但同時會增大圖像間的差異、增加

姿態(tài)誤差為 0.1086°[58, 59]。此外，文獻[60]設計了一種用于機器人閉環(huán)回路自標定的三維位置測量設備 TriCal。備安裝了三個正交分布的精密測微儀用于測量球形靶的相對位置坐標，坐標測量分辨為 0.001 mm。采用陀螺儀和加速度計等慣性元件組合的慣性測量法也可以用于機器關節(jié)角度和末端姿態(tài)測量。通過測量載體運動的角速度和線加速度，應用積分計算即實時獲取目標的位姿等信息[61, 62]。由于慣性測量的效果取決于慣性測量單元（IMU）性能，高精度的 IMU 往往成本高、體積大，其最大的缺點在于由于積分效應，誤差隨著時間的推移而發(fā)散。所以該方法會有累積誤差，需要定期校正，測量精度低。天大學孫長庫課題組提出了一種基于 IMU 與單目視覺融合的姿態(tài)測量方法。用融合結與慣性測量結果的差值修正并更新漂移誤差曲線。該方法既能有效抑制因 IMU 角速漂移引起的測量誤差，相比視覺姿態(tài)測量又大幅提高了測量速度，實現(xiàn)慣性測量和視測量的互補結合[63]。大型高端裝備制造領域中，基于機器人技術的大型裝備智能制造方法與高精度大尺測量，在大型裝備裝配與制造中已有重要應用[39, 64, 65]。圖 1-5 中所示分別為機器人用飛機部件裝配定位和大型船體制造過程中的三維掃描測量。
【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

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本文編號：2879758