本发明涉及机器人技术，更具体地说，本发明涉及一种基于协同克里金的工业机械臂精度标定方法。
背景技术：
随着现代化工业发展水平的不断提高，工业机械臂具有生产效率高等特点。工业机械臂在军事、航空航天制造、汽车制造、娱乐、服务等技术领域得到了广泛的应用。由于综合因素(加工误差、装配误差、控制误差、外界扰动、温度变化等)的影响，工业机械臂的理论运动学模型与实际的运动学模型存在一定的差异，进而导致了工业机械臂的绝对定位精度的下降。工业机械臂绝对定位精度的下降对航空航天制造、汽车制造等过程中的高精度制造有重要的影响，所以对工业机械臂的精度进行标定具有很重要的意义。目前现有的工业机械臂标定方法技术主要是对工业机械臂的运动学模型进行修正，这些方法虽然可以获取运动学模型参数的误差，但运动学模型的参数写入工业机械臂的非开源控制系统中比较麻烦和昂贵。根据工业机械臂的运动学模型可知，工业机械臂的位置误差为各个关节角的函数，故在工业机械臂运动空间中相邻的两个点之间具有空间相关性，可以通过空间插值的方式对工业机械臂的位置误差进行估计。
技术实现要素：
针对现有技术，本发明的目的在于提供了一种基于协同克里金的工业机械臂精度标定方法，该方法通过激光跟踪仪测得一些点的实际坐标，然后得到这些点的理论坐标和实际坐标的位置误差，通过建立交叉变异函数，采用协同克里金插值方法，估计出工业机械臂运动空间中点的位置误差。
本发明所使用的装置由工业机械臂、激光跟踪仪以及靶球组成。靶球固定在工业机械臂末端。
本发明通过以下技术方案实现。
该方法包括如下步骤：
步骤1：在地面将激光跟踪仪架设好，使工业机械臂的运动空间包含在激光跟踪仪的测量范围内，把靶球安装在工业机械臂的末端；
步骤2：将靶球作为工具中心点，通过工业机械臂的工具中心点标定方法，获取靶球相对于工业机械臂末端坐标系的坐标；
步骤3：将激光跟踪仪的坐标系统一到工业机械臂的基座标；
步骤4：在工业机械臂的运动空间中均匀选取n个点作为工具中心点要运动到的点，即为理论坐标，工业机械臂按照编制的程序使工具中心点依次到达这n个点，每到一个点，激光跟踪仪测量靶球的坐标，即为实际坐标，求解工具中心点的理论坐标和实际坐标的差，即位置误差；
步骤5：求解位置误差每个元素间的交叉变异函数；
步骤6：根据变异函数理论从球状模型、指数模型、高斯模型、线性模型中选取合适的模型对交叉变异函数进行拟合；
步骤7：求解工业机械臂操作空间中某点处的位置误差估计；
与已有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明所述的基于协同克里金的工业机械臂精度标定方法，方法简单，不需要建立工业机械臂的运动学模型，具有通用性好，可以提高工业机械臂运行精度，不需要对工业机械臂控制器设备内部参数进行修改等优点。
附图说明
图1为本发明中测量工业机械臂末端位置误差示意图。
图中：1.工业机械臂；2.激光跟踪仪；3.靶球；
具体实施方式：
下面通过结合附图对本发明作进一步说明。
本发明的实施方式：
参见图1，本发明所使用的装置由工业机械臂、激光跟踪仪以及靶球组成。靶球固定在工业机械臂末端。
下面为本发明方法的步骤做详细的说明。
本发明方法的具体实施步骤如下：
步骤1：在地面将激光跟踪仪架设好，使工业机械臂的运动空间包含在激光跟踪仪的测量范围内，把靶球安装在工业机械臂的末端；
步骤2：将靶球作为工具中心点，通过工业机械臂的工具中心点标定方法，获取靶球相对于工业机械臂末端坐标系的坐标；
步骤3：将激光跟踪仪的坐标系统一到工业机械臂的基座标；
步骤4：在工业机械臂的运动空间中均匀选取n个点Pk(xk,yyk,zk),k＝1,2,…,n作为工具中心点要运动到的点，即为理论坐标，工业机械臂按照编制的程序使工具中心点依次到达这n个点，每到一个点，激光跟踪仪测量靶球的坐标Pk′(x′k,y′k,z′k),k＝1,2,…,n，即为实际坐标，则工具中心点的理论坐标和实际坐标的位置误差为：
e(Pk)＝[e1(Pk) e2(Pk) e3(Pk)]＝Pk′-Pk,(k＝1,2,…,n)
其中，e1(Pk)，e2(Pk)，e3(Pk)分别表示理论位置Pk在X、Y、Z方向的位置误差；
步骤5：通过下式求取ei(P)和ej(P)(1≤i,j≤3)的交叉变异函数；
其中：γij(h)为交叉变异函数，N(h)为分隔距离为h的点对总数；
步骤6：根据变异函数理论从球状模型、指数模型、高斯模型、线性模型中选取合适的模型对交叉变异函数γij(h)(1≤i,j≤3)进行拟合；
拟合模型的公式见下式：
球状模型：
指数模型
高斯模型
线性模型
其中：c0为块金值，a为编程，c0+c为基台值；
步骤7：求解工业机械臂操作空间中某点P0处的位置误差估计位置误差估计通过下式求得：
其中：Γk为3×3的矩阵，其元素为常数；
Γk可通过下式求得：
用矩阵可表示为如下形式：
其中：为拉格朗日系数，I3为3×3的单位矩阵，O3为3×3的零矩阵，