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公开(公告)号：CN119188734B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411252558.9
申请日：2024-09-06
Applicant: 中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于DH模型与神经网络的工业机器人标定方法，包括：控制工业机器人运行到指定位姿，通过激光跟踪仪测量工业机器人到达的实际位姿，通过DH模型得到工业机器人应到达的理论位姿，计算得到标定前的误差；通过DH模型建立运动学误差模型，得到模型参数误差值，将得到的误差值补偿回模型参数中，计算DH模型标定后的位姿与实际位姿的误差；将工业机器人的六轴角度作为神经网络的输入，实际位姿作为目标值，将DH模型标定后的位姿作为先验，得到DH模型标定与神经网络标定相结合的神经网络模型，利用该神经网络模型预测工业机器人的位姿。本发明能够综合补偿模型误差和非模型误差，从而大幅提升工业机器人的工作精度。
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公开(公告)号：CN117506918B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202311621655.6
申请日：2023-11-30
Applicant: 中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种工业机器人末端位姿校准方法，包括：建立基于激光六自由度测量的工业机器人末端位姿校准系统；标定工业机器人基坐标系与激光跟踪仪坐标系的变换关系，以及工业机器人法兰末端坐标系与靶标坐标系的变换关系；将工业机器人末端位姿的名义值与测量值进行比较，得到工业机器人的末端位姿误差；建立工业机器人末端位姿误差与其运动学参数偏差的线性方程组；采用LM算法求解线性方程组，实现工业机器人运动学参数的初步辨识；采用和声搜索算法进一步优化运动学参数，实现工业机器人运动学参数的二次辨识；修正工业机器人的控制参数。本发明通过应用激光六自由度测量技术，能够大幅度提高工业机器人末端的位置精度和姿态精度。
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公开(公告)号：CN119188734A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411252558.9
申请日：2024-09-06
Applicant: 中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于DH模型与神经网络的工业机器人标定方法，包括：控制工业机器人运行到指定位姿，通过激光跟踪仪测量工业机器人到达的实际位姿，通过DH模型得到工业机器人应到达的理论位姿，计算得到标定前的误差；通过DH模型建立运动学误差模型，得到模型参数误差值，将得到的误差值补偿回模型参数中，计算DH模型标定后的位姿与实际位姿的误差；将工业机器人的六轴角度作为神经网络的输入，实际位姿作为目标值，将DH模型标定后的位姿作为先验，得到DH模型标定与神经网络标定相结合的神经网络模型，利用该神经网络模型预测工业机器人的位姿。本发明能够综合补偿模型误差和非模型误差，从而大幅提升工业机器人的工作精度。
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公开(公告)号：CN117506918A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311621655.6
申请日：2023-11-30
Applicant: 中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种工业机器人末端位姿校准方法，包括：建立基于激光六自由度测量的工业机器人末端位姿校准系统；标定工业机器人基坐标系与激光跟踪仪坐标系的变换关系，以及工业机器人法兰末端坐标系与靶标坐标系的变换关系；将工业机器人末端位姿的名义值与测量值进行比较，得到工业机器人的末端位姿误差；建立工业机器人末端位姿误差与其运动学参数偏差的线性方程组；采用LM算法求解线性方程组，实现工业机器人运动学参数的初步辨识；采用和声搜索算法进一步优化运动学参数，实现工业机器人运动学参数的二次辨识；修正工业机器人的控制参数。本发明通过应用激光六自由度测量技术，能够大幅度提高工业机器人末端的位置精度和姿态精度。
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