25、机器人钻孔应用全解析

机器人钻孔应用全解析

1. 引言

在机器人钻孔系统中,应用误差补偿方法十分关键。通过执行误差补偿,测量钻孔后每个孔的定位精度,能够验证误差补偿方法的有效性和可行性。下面将详细介绍机器人钻孔平台的搭建,包括其硬件和软件组成、工作原理,以及钻孔过程中所需各种坐标系的建立方法,最后还会涉及控制机器人进行钻孔操作以验证误差补偿方法。

2. 机器人钻孔系统

机器人钻孔系统由多个硬件和软件子系统组成,以下是详细介绍:
- 硬件
- 工业机器人 :作为整个系统的核心部分,负责携带末端执行器进行移动和定位。由于工具中心点(TCP)运动中存在多种误差源,因此需要使用误差补偿技术来提高其定位精度。通过重型导轨和外部自动控制技术的配合,可以实现机器人的大规模、高精度移动。
- 多功能末端执行器 :是机器人钻孔系统中的核心功能部件,除了钻孔功能外,还能借助相关传感器实现基准检测和法线检测等功能。其主要功能模块如下:
- 基准测量模块 :由2D激光扫描仪、伺服电机、滚珠丝杠和光栅尺组成。激光扫描仪直线移动,实现对基准孔的在线扫描,确定其实际3D坐标。通过计算基准孔实际坐标与理论坐标的偏差,可以修正待钻孔的定位误差。
- 法线测量模块 :由安装在压脚上的四个激光位移传感器组成。四个激光束射向产品表面,获取每个传感器与蒙皮表面的距离信息。然后,使用法线检测算法拟合出待钻孔近似平面的实际法线向量,并与理论法线向量进行比较,以修正法线偏差。
-

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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