串联6自由度机器人关节刚度辨识与误差补偿研究

简介

为提高串联6自由度机器人的绝对定位精度,针对几何参数误差补偿后的工业机器人关节刚度参数展开研究。首先,基于虚拟关节模型建立了工业机器人一维关节刚度误差模型。其次,为提高关节刚度参数的辨识精度与效率,利用BP神经网络对刚度误差模型进行拟合,以优化遗传算法的初始种群适应度。最后,利用激光跟踪仪AT930和ER10L-C10机器人进行实验,验证以上误差模型与关节刚度参数辨识算法。实验结果表明,经过关节刚度误差补偿后,机器人的平均距离误差与最大距离误差分别为0.2485mm与0.3332mm。相比于补偿前的距离误差,机器人定位精度提高了33.7%。因此,通过改进遗传算法辨识得到的机器人关节刚度参数能够有效地提高机器人定位精度。