工业机器人多工具中心点及零点标定方法与流程

本发明涉及机器人标定领域，特别涉及工业机器人多工具中心点及零点标定方法。

背景技术：

1、经过了几十年的技术更新、产品升级，工业机器人作为集机电一体化、精密传感器、计算机、人工智能等多交叉学科技术于一体的现代自动化设备，是现代重要的加工运输装备。工业机器人的离线编程能力是其在敏捷制造中发挥强大作用的重要武器，而工业机器人绝对定位精度直接决定了离线编程应用的效果。工业机器人的运动学参数标定可以补偿机器人零件设计、制造精度和装配精度等因素耦合造成的末端误差，从而满足工业机器人加工应用的精度要求。末端执行器作为工业机器人运动学模型的末端延伸，其工具中心点（tool center point，tcp）的精度将直接影响绝对定位精度，随着应用方向的增广，机器人所装配的末端执行器功能也越来越丰富，一个复杂的末端执行器上有多tcp相互协作从而共同完成一个任务的情况愈发频现。由于机器人工作时间长，受环境和外加载荷的影响，机器人极有可能发生碰撞或其他事故，这将导致机器人运动学模型和多tcp参数产生偏差，其中机器人本体的关节刚度和末端执行器与机器人法兰盘连接件的刚度远远低于其他零部件的刚度，因而更容易产生误差。这些偏差即使很小也会造成工业机器人末端的精度下降，导致生产线暂停、生产周期延长并造成经济损失。因此，需要在现场立即对这两类参数进行标定以恢复生产。

2、基于高精密测量仪器的标定方法，标定的末端执行器为测量仪器的接收设备而非现场加工装备，因此补偿零点后还需对多tcp依次进行标定，造成效率的降低。自标定方法相较于基于高精密测量仪器的标定方法，适合车间级现场进行标定。在机器人的末端执行器处，基于点、平面或球面约束建立机器人运动参数标定的约束方程。

3、学者们已经提出了很多成熟可用的标定方法，其中还有许多是已经商用化的自动标定方法，但是：

4、（1）在车间级现场中发生tcp失效通常是发生了碰撞或其他事故，这会使得机器人本体中刚性较低的关节偏移，从而造成零点失效，只针对tcp标定的算法不能解决零点失效的问题；

5、（2）若采用运动学参数标定方法校准零点，以上的研究都是针对末端执行器上只有单tcp的情况，且其标定过程中的校准的tcp是测量仪器的tcp（例如激光跟踪仪的靶球），其他的tcp要在零点标定后进行单tcp标定，对于末端执行器上具有多tcp的标定问题只能通过单tcp逐一标定进行解决，这在生产流水线中的耗时是无法接受的。

技术实现思路

1、本发明的旨在解决上述问题而提出工业机器人多工具中心点及零点标定方法，解决现有标定方法不能同时标定多tcp，导致标定效率不高，浪费大量生产时间的问题。

2、为达此目的，本发明采用以下技术方案：

3、工业机器人多工具中心点及零点标定方法，包括如下步骤：

4、s1：实际误差测量：对多个tcp分别测量其实际位置误差向量；

5、s2：误差模型建立：建立多tcp及零点误差模型，并对所建误差模型进行优化处理，剔除冗余参数；

6、s3：参数辨识：将优化后的多tcp及零点误差模型进行归一化处理，再将归一化处理后的多tcp及零点误差模型进行参数辨识和补偿，得到多tcp零点偏差值向量；

7、s4：数值比较：将所得多tcp零点偏差值向量与设定好的阈值向量比较，决定所得多tcp零点偏差值向量是否符合标定需求。

8、优选的，所述步骤s1中对多tcp实际位置误差向量测量前需对多tcp进行对尖测量操作。

9、优选的，所述步骤s2中建立多tcp及零点误差模型包括以下两步骤：

10、s21：构建单tcp及零点误差模型，选取其中一tcp，通过将dh运动学模型和微分运动法的运动学参数误差模型结合，得到所需的单tcp及零点误差模型；

11、其中，为单tcp实际位置误差向量，为单tcp零点偏差值向量；

12、s22：构建多tcp及零点误差模型，在单tcp零点偏差值向量中添加其余tcp的零点偏差值向量，并通过扩展单tcp及零点误差雅可比矩阵以构建多tcp及零点误差模型；

13、其中，为多tcp实际位置误差向量，为多tcp零点偏差值向量。

14、优选的，采用截断奇异值分解的方法对所述多tcp及零点误差模型中的冗余参数进行剔除优化，使得多tcp零点偏差值向量的回归矩阵满秩。

15、优选的，将步骤s3中优化后的多tcp及零点误差模型进行归一化处理。

16、优选的，所述步骤s3中对多tcp及零点误差模型进行参数辨识和补偿采用的是迭代卡尔曼滤波器，得到多tcp零点偏差值向量。

17、优选的，所述步骤s4中当多tcp零点偏差值向量均小于阈值向量时，将所有辨识的多tcp的零点偏差值向量补偿到机器人的控制器上即可完成标定。

18、优选的，还包括名义tcp模块，所述步骤s1中得到的多tcp实际位置误差向量均会反馈至所述名义tcp模块中储存并更新，所述名义tcp模块接收多tcp实际位置误差向量后并据此输出新的名义末端位置，机器人接收新的名义末端位置并按照新的名义末端位置进行新的对尖测量。

19、优选的，所述步骤s4中当多tcp零点偏差值向量大于阈值向量时，将多tcp的零点偏差值向量均补偿到机器人控制器上，将所述新的对尖测量所得的新实际位置误差向量代入步骤s2所建立的多tcp及零点误差模型中，重复步骤s3-s4，循环步骤s3-s4直至所有tcp的零点偏差值向量均小于阈值向量。

20、本发明的贡献在于：本发明提出基于车间级多工具中心点及零点标定方法，以同时对多tcp及零点参数进行标定补偿，降低成本同时提升标定率，并采用了改进的辨识算法提升了多tcp及零点误差模型的鲁棒性，提高其后续参数辨识的稳定性和可靠性，得到的标定参数更加准确。

技术特征：

1.工业机器人多工具中心点及零点标定方法，其特征在于包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的工业机器人多工具中心点及零点标定方法，其特征在于：所述步骤s1中对多tcp实际位置误差向量测量前需对多tcp进行对尖测量操作。

3.根据权利要求1所述的工业机器人多工具中心点及零点标定方法，其特征在于：所述步骤s2中建立多tcp及零点误差模型包括以下两步骤：

4.根据权利要求1所述的工业机器人多工具中心点及零点标定方法，其特征在于：采用截断奇异值分解的方法对所述多tcp及零点误差模型中的冗余参数进行剔除优化，使得多tcp零点偏差值向量的回归矩阵满秩。

5.根据权利要求1所述的工业机器人多工具中心点及零点标定方法，其特征在于：将步骤s3中优化后的多tcp及零点误差模型进行归一化处理。

6.根据权利要求1所述的工业机器人多工具中心点及零点标定方法，其特征在于：所述步骤s3中对多tcp及零点误差模型进行参数辨识和补偿采用的是迭代卡尔曼滤波器，得到多tcp零点偏差值向量。

7.根据权利要求1所述的工业机器人多工具中心点及零点标定方法，其特征在于：所述步骤s4中当多tcp零点偏差值向量均小于阈值向量时，将所有辨识的多tcp的零点偏差值向量补偿到机器人的控制器上即可完成标定。

8.根据权利要求1所述的工业机器人多工具中心点及零点标定方法，其特征在于：还包括名义tcp模块，所述步骤s1中得到的多tcp实际位置误差向量均会反馈至所述名义tcp模块中储存并更新，所述名义tcp模块接收多tcp实际位置误差向量后并据此输出新的名义末端位置，机器人接收新的名义末端位置并按照新的名义末端位置进行新的对尖测量。

9.根据权利要求8所述的工业机器人多工具中心点及零点标定方法，其特征在于：所述步骤s4中当多tcp零点偏差值向量大于阈值向量时，将多tcp的零点偏差值向量均补偿到机器人控制器上，将所述新的对尖测量所得的新实际位置误差向量代入步骤s2所建立的多tcp及零点误差模型中，循环步骤s3-s4直至所有tcp的零点偏差值向量均小于阈值向量。

技术总结
本发明涉及机器人标定领域，公开了工业机器人多工具中心点及零点标定方法，包括如下步骤，S1：对多TCP分别测量其实际位置误差向量；S2：建立多TCP及零点误差模型，并对所建误差模型进行优化处理；S3：将优化后的多TCP及零点误差模型进行归一化处理，再将归一化处理后的多TCP及零点误差模型进行参数辨识和补偿；S4：将所得多TCP的零点偏差值向量与设定好的阈值向量比较。本发明提出基于车间级多工具中心点及零点标定方法，以同时对多TCP及零点参数进行标定补偿，降低成本同时提升标定率。

技术研发人员：肖启伟,朱志红,黄石峰,黄键,何文浩,廖国锋,龚智浩,张卓奇
受保护的技术使用者：佛山智能装备技术研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13