世博轴阳光谷节点加工机器人TriVariant-B运动学标定方法研究.pdf

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1、天津大学研究生毕业论文世博轴阳光谷节点加工机器人TriVariant-B运动学标定方法研究KinematicCalibrationofaManufacturingSteel-jointsRobot—TriVariant-B学科专业：机械工程研究生：谭杨导师：梅江平副教授导师：王攀峰副教授天津大学机械工程学院二○一二年五月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文

2、中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要本文密切结合上海世博会世博轴阳光谷工程，在国家863计划“多杆汇交网壳节点加工机器人成套设备与示范工程”重点项目资助下，主要研究节点加工混联机器人TriVariant-B的

3、运动学标定问题，内容涉及TriVariant-B的运动学分析、误差建模、误差源分析、参数辨识和误差补偿，并通过计算机仿真及运动学标定实验验证上述方法的正确性和有效性。论文主要研究成果如下：1．利用矢量链法建立了5自由度机器人TriVariant-B的位置逆解模型，并利用Newton-Raphson方法构建机器人并联模块位置正解。2．在建立TriVariant-B机器人并联机构位置正逆解的基础上，基于矢量链法提出机构误差建模的方法。该方法将并联机构各支链被动关节的姿态误差矢量分解为与位形无关的结构误差和随位形变化的许动方向误差两部分，进而利用闭环约束方程建立各被动关节许动误差与几何误差参数之间的

4、约束关系，最终构建出动平台位姿误差与几何误差参数间的误差映射模型。所提出的方法建模思路清晰，并有一定的通用性。3．建立了基于激光跟踪仪的误差参数辨识模型。根据误差源的特征提出具有分层递阶格式的运动学标定方法。该方法首先识别出测量坐标系误差，再运用激光跟踪仪识别出初始位形的支链零位误差，最后辨识出机构的其它几何误差。由于该方法识别出的误差源为同一数量级，因而提高了辨识的可信度。4．提出了基于修正控制系统输入的误差补偿方案。以测量过程信噪比以及TriVariant-B所具备的自由度特征为依据确定测量轨迹。计算机仿真结果表明，本文提出的方法在理论上有很好的鲁棒性，并通过运动学标定实验验证了所提出标定

5、方法的有效性。关键词：阳光谷节点，TriVariant-B机器人，运动学标定，激光跟踪仪IAbstractThisdissertationdealswiththekinematiccalibrationofa5DOFhybridrobot-TriVariant-B,includingpositionanalysis,errormodeling,parameteridentification,errorcompensation,computersimulationandexperimentalverification.Thefollowingcreativeworkhasbeencomplete

6、d.1．Theinversepositionanalysisiscarriedoutbythemethodofvectorchain.Andtheforwardpositionof2DOFparallelmechanismisformulatedusingthemethodofNewton-Raphson.2．Onthebasisofinverseandforwardpositionanalysis,thegeometricerrormodelofparallelmechanismofTriVariant-Brobotisformulatedbythemethodofvectorchain.I

7、nthisprocessthekeypointisthatgeometricerrorofpassivejointofcanbedividedintotwoparts-permittederrorandrestrictederror.Thiskindofmethodisprovedtobesimpleanduniversal.3．Theidentificationmodelusinglasertr