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    工業(yè)機器人機械零位的敏感性分析與實驗研究*

    2022-08-09 08:14:32占加林張作勝周福靜
    南方農(nóng)機 2022年15期
    關(guān)鍵詞:零位轉(zhuǎn)角標定

    占加林 , 張作勝 , 楊 兵 , 周福靜

    (安徽職業(yè)技術(shù)學院機械工程學院,安徽 合肥 230009)

    0 引言

    近年來,以工業(yè)機器人為代表的智能制造行業(yè)快速發(fā)展,其主要具備離線復雜任務(wù)編程、高精度、高集成化等特點。隨著工業(yè)機器人的應(yīng)用越來越廣泛,工業(yè)機器人面臨的絕對定位精度較低和標定不準等問題愈發(fā)嚴重[1-2],所以非常有必要對機器人精度展開深入研究。本文則是在標定之前,從機械零位的角度分析其對機器人精度和標定工作的影響。

    目前,國內(nèi)外關(guān)于機器人機械零位補償應(yīng)用的研究較多,這也是一項必須要完成的常規(guī)工作,但對于回零方法的研究較少[3-4]。機器人零位標定的思路主要有兩種,一種是將零位補償放進機器人標定中研究,直接通過算法辨識的方法取得回零值,此方法操作簡單,標定后的效果較好,但不利于后期機器人結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計,也無法區(qū)分誤差源來自于零位不準還是機器人實際結(jié)構(gòu)參數(shù)[5];另一種零位標定方法是采用角度傳感器等檢測設(shè)備來實現(xiàn),能夠獲得較高的精度,但操作過程繁復,設(shè)備附加成本較高[6]。

    針對現(xiàn)有研究過程中存在的一些問題,本文提出將肉眼觀察、塞尺觸碰和參數(shù)辨識三者結(jié)合的全新回零方法,實現(xiàn)多梯度的零位補償,保證研究的可能性和應(yīng)用的便捷性。首先建立機器人零位誤差空間模型,通過MATLAB軟件仿真分析末端位置誤差敏感性,再搭建機械零位實驗平臺來實現(xiàn)機器人每個關(guān)節(jié)的零位標定。

    1 機器人零位標定原理與誤差模型

    1.1 機器人零位標定原理

    當機器人出現(xiàn)外部碰撞、斷電等各類突發(fā)情況時,開機后的機械零位會丟失,導致機器人絕對定位精度降低[7]。目前市面上一種常規(guī)的自動回零裝置的工作原理,如圖1所示。當機器人移動到預標定位置點,機械零點同步達到顯示刻度槽最低點,EMT工具可以自動找到零點并記錄下來[8]。

    圖1 機器人的機械零位預標定原理

    1.2 機器人零位誤差模型

    由于零位是能夠在機器人控制程序中在線補償?shù)?,為了更好地認識零位誤差規(guī)律且后期能有效地開展機器人標定工作,本節(jié)采用幾何法。通過分析關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角與絕對定位誤差二者的線性關(guān)系,建立機器人零位誤差模型,進而探究機械零位對其末端位置的影響。

    J1的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角與絕對定位誤差的關(guān)系:

    J1關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角誤差影響X、Y兩個方向位置,如圖2所示。

    J2的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角與絕對定位誤差的關(guān)系:

    J2關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角誤差影響X、Z兩個方向,如圖2所示。

    J3的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角與絕對定位誤差的關(guān)系:

    圖2 J1、J2關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角與絕對定位誤差

    J3關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角誤差影響X、Z兩個方向,如圖3所示。

    圖3 J3、J4關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角與絕對定位誤差

    J4關(guān)節(jié)不改變末端法蘭原點坐標值,當在末端添加工具或負載時,會在X、Z兩個方向影響機器人定位精度。

    J4的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角與絕對定位誤差的關(guān)系:

    由ΔCPE與ΔCQF相似,得:

    J4關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角誤差影響Y、Z兩個方向,如圖3所示。

    J5的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角與絕對定位誤差的關(guān)系:

    J5關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角誤差影響X、Z兩個方向,如圖4所示。

    J6的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角與絕對定位誤差的關(guān)系:

    由ΔOP1G與ΔOQ1G相似,得:

    J6關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角誤差影響Y、Z兩個方向,如圖4所示。

    圖4 J5、J6關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角與絕對定位誤差

    機器人關(guān)節(jié)偏差會形成誤差圓弧,因為零位引起的誤差圓弧弧長一般較短,所以將圓弧弧長按照線段來處理。如圖5所示,陰影區(qū)域顯示的是不可辨識區(qū)域。由研究可知,正常情況下人眼能分辨的尺寸誤差大約在0.3 mm[9],建立任意半徑下關(guān)節(jié)半徑-弧長的關(guān)系式:

    圖5 辨識區(qū)域示意圖

    式中,R為旋轉(zhuǎn)半徑;l為肉眼不可分辨的極限弧長;θ為肉眼不可分辨的極限關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角。

    本文參照LR20機器人D-H模型,分析在人眼無法辨識的情況,每個軸的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角偏差對末端產(chǎn)生的最大誤差,如表1所示。

    表1 機器人關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角與末端位置誤差

    1.3 機器人機械零位誤差空間仿真

    在機械零位的影響下,為了更清楚、直接地分析機器人末端的整體誤差范圍,本文在Simulink的simMechanism-first generation模塊中建立機器人位置誤差空間模型,輸入信號包括:幅值iθ,周期,采樣頻率[10-11]。以LR20機器人為例,首先定義6個關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)方向,再通過連桿將關(guān)節(jié)聯(lián)系成為整體,其中機器人底座設(shè)為固定,最后利用激勵器輸出X、Y、Z三個方向的位置誤差值,得到機器人整體建模的模擬結(jié)構(gòu)圖,如圖6所示。

    圖6 LR20機器人模擬結(jié)構(gòu)圖

    每個關(guān)節(jié)采用聯(lián)動仿真,輸入正弦信號能夠得到末端X、Y、Z三個方向的偏差規(guī)律以及整體誤差空間圖,如圖7所示。

    圖7 LR20機器人整體誤差空間圖

    2 機器人關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角與末端位置誤差關(guān)系的實驗

    2.1 機器人機械零位測試實驗平臺

    機器人的零位誤差補償一般是在標定實驗開展之前完成,從實驗的角度去分析單軸回零運動對末端定位精度的敏感性,能夠在辨識D-H參數(shù)之前優(yōu)化機械零位,同時可以驗證上述的理論分析與仿真結(jié)果。機器人機械零位誤差測試平臺如圖8所示。

    圖8 機器人機械零位誤差測試平臺

    實驗中利用激光跟蹤儀和配套Spatial Analyzer軟件獲取機器人末端點坐標,通過肉眼觀察、塞尺觸碰和參數(shù)辨識三種方式去校準機械零位,并且將機器人保持在初始程序位置。在實驗過程中機器人單軸轉(zhuǎn)動,確保其他關(guān)節(jié)不發(fā)生改變,按照最大速度、循環(huán)50次取均值的方式運行,最后記錄下三種方式回零時產(chǎn)生的位置誤差。塞尺對標法具體如圖9所示。

    圖9 塞尺對標法

    2.2 機器人零位敏感度分析與誤差補償

    第一次重啟機器人并回歸零位時,通過肉眼觀察的方式去校準零位;第二次利用圖9中塞尺卡住機械零位;第三次進行關(guān)節(jié)角度辨識。表2記錄了三次回零時的機械零位校準數(shù)值。機器人控制器設(shè)置的初始轉(zhuǎn)角為0°、0°、0°、0°、0°、90°。

    表2 三種不同方式下各個關(guān)節(jié)機械零位修正值

    由表2可知,三種標定方式下各關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角機械零位修正值在依次減小。圖10也可以明顯看出伴隨機器人的三次回零,機器人末端絕對定位精度得到很明顯的提高。在三次回零后分別進行20點的驗證實驗,結(jié)果發(fā)現(xiàn)絕對位置平均誤差改善了52%、88%、95%以上。

    圖10 機械零位標定后的末端位置誤差規(guī)律

    3 結(jié)束語

    機器人零位標定可以直接提高機器人絕對定位精度,但無法做到精準區(qū)分誤差源,工具輔助回零又操作煩瑣。本文則采用多梯度的測試方式,規(guī)避存在的耦合性因素,進行了相關(guān)的理論推導、模型仿真和實驗研究。

    1)分析機器人零位標定原理,通過幾何分析法,提出了機器人誤差空間模型,并搭建了基于MATLAB-Simulink模塊的六關(guān)節(jié)聯(lián)動機器人零位敏感度仿真。仿真結(jié)果表明,在無系統(tǒng)誤差的情況下,將形成一個橢圓體的誤差空間,其中Z方向產(chǎn)生的定位誤差最大達到4.75 mm。采用常規(guī)回零的方式后,對末端位置產(chǎn)生的影響仍然非常大。

    2)在搭建的機器人零位標定實驗平臺上,運用肉眼觀察、塞尺觸碰和參數(shù)辨識三種方式逐級開展測試,零位的修正值得到大幅度提高。通過20點的驗證實驗,再次印證了多梯度零位標定的有效性。下一步研究計劃將自動回零工具和在線辨識技術(shù)集成到一起,進一步規(guī)避每次開機后的零位誤差。

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