关于机器人20点标定的原理？

Question

如题所述

Answer 1

揭开机器人20点标定的神秘面纱
在智能制造的舞台上，机器人精准运动的基石就是运动学标定。它如同机器人的“地图”，帮助我们理解机械臂末端在复杂空间中的位置和姿态。"robot kinematics/geometry calibration"，这个关键词就像一把钥匙，打开了解机器人内在精度的锁。

对于工业机器人而言，控制末端执行器完成任务的关键在于准确掌握其在机器人坐标系中的位置。首先，通过构建DH参数模型，我们定义关节零位的偏置和编码器反馈的关节角度，从而构建出机器人运动学的基础框架。

然而，现实中总会存在加工误差和装配偏差，这会导致DH参数的准确性受到影响。这时，标定就显得尤为重要。它的核心策略是构建一个基于DH参数的误差方程，通过实际测量数据，运用高斯牛顿法等优化算法，调整参数以减小误差。

在珞石的实例中，他们采用了一种创新的方法。让机械臂末端在特定的固定点上进行运动，这个点被设定为坐标系{P}的原点。通过运动学正解，我们能够计算出机械臂在基坐标系{B}下的姿态，进而推导出末端在{P}坐标系中的精确位置。

值得注意的是，由于机械臂末端始终与固定点接触，其在{P}坐标系下的位置就是我们关心的零点。提取出这个位置信息后，误差函数的定义就显得清晰明确：

误差函数 = |末端在{P}坐标系下的位置 - 预测位置|

误差函数中，雅克比矩阵J起着桥梁作用，连接了末端位置和DH参数。通过迭代优化，不断调整这些参数，直到误差达到可接受的阈值，我们就能得到一组新的运动学参数，它们代表了机器人在当前状态下的精确运动性能。

当然，这只是基本的标定策略，实际应用中可能还会引入更复杂的方法，例如为每个关节添加额外参数以提高精度。但无论如何，机器人20点标定的原理核心，始终是通过数据驱动，确保机器人的每一次动作都精准无误，让智能制造的效率和精度再上新台阶。