68、工业机器人运动学参数识别与补偿及无人机嵌入式电缆路径规划

工业机器人运动学参数识别与补偿及无人机嵌入式电缆路径规划

工业机器人运动学参数识别与补偿

在工业机器人的应用中，提高其绝对定位精度至关重要。为了实现这一目标，需要对机器人的运动学参数进行识别和补偿。

误差补偿方法

• 补偿原理 ：使用识别出的运动学参数可直接修改机器人的正向运动学模型，但逆向运动学模型因基于理想标称值计算，不能直接修改，需采用合适的误差补偿方法来提高机器人的绝对定位精度。常见的补偿方法有牛顿 - 拉夫逊法（在关节空间）和微分误差变换法（在笛卡尔空间），这些方法基于机器人运动学参数的微小变化会导致末端执行器位置相应变化的假设，即正向运动学的连续性。
• 牛顿 - 拉夫逊法步骤 ：
  1. 根据标称运动学模型，为期望位姿 $T_n$ 计算标称关节变量 $q_c$。
  2. 基于修改后的运动学模型，使用 $q_c$ 估计除关节变量误差外所有运动学误差导致的实际位姿 $T_r$。
  3. 计算实际位姿相对于每个关节变量的偏微分 $\frac{\partial T_r}{\partial h_i} dh_i (i = 1, 2, …, 6)$。
  4. 从线性函数方程 $T_n - T_r = \frac{\partial T_r}{\partial h_1} \Delta h_1 + \frac{\partial T_r}{\partial h_2} \Delta h_2 + … + \frac{\partial T_r}{\partial h_6} \Delta h_6$ 中求解