3、工业机器人加工误差源的实验研究

工业机器人加工误差源的实验研究

在工业机器人加工领域,了解误差来源对于提高加工质量至关重要。下面我们将深入探讨工业机器人加工过程中各类误差的来源、影响以及相关实验分析。

1. 误差来源分类

工业机器人加工误差主要可分为环境相关误差、机器人自身相关误差和加工过程相关误差三类。

1.1 环境相关误差

机器人的实际精度在很大程度上依赖于从工具中心点(TCP)的工具到地面的整个组件链。环境因素对机器人的影响不可忽视,具体如下:
- 建筑结构 :建筑结构会影响机器人的行为,尤其是在微米级测量时,地下室的存在会改变环境对机器人的传递影响。
- 地面材料与固定方式 :从机器人基座到工具的大杠杆作用,使得基座的微小变形会导致工具出现较大偏差。
- 温度 :工业机器人中使用不同系数的材料,温度变化会导致难以预测的变形。
- 工具夹和主轴支撑 :它们对系统的柔度贡献不可忽略。
- 单元校准 :在现代机器人单元中,离线编程方法常用于复杂任务,但需要CAD表示的工作单元与实际环境紧密匹配,通常采用基于视觉的自动化算法进行单元校准。

1.2 机器人自身相关误差

机器人机械结构中的误差可分为几何误差和非几何误差:
- 几何误差 :通常由机器人组件的制造或加工公差引起,包括连杆几何形状偏差、关节装配误差和齿轮非线性等。这些误差会导致TCP位置不准确,其中齿轮的

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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