機器人標定技術(shù)研究現(xiàn)狀
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機器人標定技術(shù)是提高機器人末端絕對定位精度的重要方法?？煞譃槿齻€層次：一是關(guān)節(jié)級標定，二是機器人運動學(xué)標定，三是機器人動力學(xué)標定。
機器人運動學(xué)標定技術(shù)是 以機器人運動學(xué)模型為基礎(chǔ)，通過測量機器人末端在運動過程中的真實位姿的數(shù)據(jù)，并和理論計算的末端位姿數(shù)據(jù)進行對比、分析，從而辨識出機器人的運動參數(shù) 。因此，機器人運動學(xué)標定技術(shù)包括以下三個步驟的內(nèi)容：
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步驟1：建模
作為機器人運動學(xué)標定技術(shù)的基礎(chǔ)，機器人 運動學(xué)模型描述了末端到基座的變換關(guān)系，因此不同的模型對標定結(jié)果的精確度有著重要的影響 。 一般而言模型中用于描述機器人運動的參數(shù)越多，則該模型的精度就越高，但標定的難度和復(fù)雜度也隨之增加。 機器人末端誤差建模是機器人運動學(xué)標定技術(shù)的關(guān)鍵其描述了機器人末端理論和真實位姿誤差與運動學(xué)參數(shù)微分變化之間的關(guān)系類似運動學(xué)模型，誤差模型的選取也是在精度和復(fù)雜度之間權(quán)衡。 因此，應(yīng)該根據(jù)實際的應(yīng)用情況，適時地選用最合理的建模方式。
一般而言，機器人末端誤差模型的選取和機器人運動學(xué)模型密切相關(guān)，許多學(xué)者基于不同的運動學(xué)模型提出了自己的誤差模型。
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步驟2：末端位姿測量
隨著計算機視覺技術(shù)和傳感器技術(shù)的發(fā)展，越來越多新型的測量技術(shù)被相繼提出，如基于視覺或傳感器的位姿測量系統(tǒng)。
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步驟3：運動學(xué)參數(shù)辨識
機器人末端誤差模型提供了機器人運動學(xué)參數(shù)誤差和機器人末端位姿誤差之間的關(guān)系，機器人末端位姿測量技術(shù)測量出了機器人末端的位姿誤差，運動學(xué)參數(shù)辨識使用一定的數(shù)學(xué)方法對誤差模型進行處理，求解出運動學(xué)參數(shù)誤差。
在實際應(yīng)用中，機器人末端位姿誤差模型通常是非線性的，但一般都將其以線性的方式進行處理，因而會產(chǎn)生不必要的誤差。 大多數(shù)的運動學(xué)參數(shù)辨識方法選擇舍棄高階誤差項，并在求解誤差模型時反復(fù)迭代以減小不必要的誤差，因此能夠獲得較高的 辨識 精度。
機器人在運動過程中，隨著速度的提高，所承受的離心力、重力以及力矩和哥氏力等對機器人的性能有著不同的影響。在已知機器人運動的微分方程的情況下，一般沒有辦法直接獲得機器人的動力學(xué)參數(shù)，而只能通過機器人動力學(xué)參數(shù)標定技術(shù)來獲得。類似機器人運動學(xué)參數(shù)標定，機器人動力學(xué)參數(shù)標定過程也可分為三個步驟：建模、機器人動態(tài)精度測量和機器人動力學(xué)參數(shù) 辨識 。
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步驟1： 建模
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步驟2： 機器人動態(tài)精度測量
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步驟3 ： 機器人動力學(xué)參數(shù)辯識
機器人運動學(xué)離線參數(shù) 辨識 是指在機器人處于離線的狀態(tài)下事先對機器人的運動學(xué)參數(shù)進行標定。過去的機器人標定技術(shù)大多通過離線編程技術(shù)實現(xiàn)，即 操作員控制機器人運動到固定的位姿，并通過控制系統(tǒng)獲取當(dāng)前的末端位姿和各關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角，然后采用合適的位姿測量系統(tǒng)測量此時的機器人末端真實位姿，從而獲得末端理論位姿和實際位姿的誤差，不斷重復(fù)以上過程以獲取足夠多的數(shù)據(jù)，最后利用一定的數(shù)學(xué)方法辨識機器人的運動學(xué)參數(shù)誤差并對其進行補償 。
由此可見，以往的機器人標定過程通常需要機器人處于離線狀態(tài)，且需要大量的人工輔助，復(fù)雜且低效。 當(dāng)機器人處于人類難以抵達的動態(tài)非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境（如高溫、高壓等）中時，離線的機器人參數(shù)辨識方法難以實施，同時由于環(huán)境因素使得機器人幾何結(jié)構(gòu)不斷變化，離線標定也變得毫無意義 。傳統(tǒng)的機器人標定技術(shù)所用的測量工具如自動經(jīng)緯儀、三坐標測量機、激光跟蹤儀、球桿儀等通常體積龐大，價格昂貴，操作復(fù)雜且需要專業(yè)的操作人員，因此很難用于機器人的在線標定！
機器人運動學(xué)在線參數(shù) 辨識 是指 在機器人工作的同時，機器人自主進行自動標定以實時提高機器人的運動精度 。相比于離線辨識，在線辨識方法簡單，不需要安裝復(fù)雜的設(shè)備，且能夠自適應(yīng)各種環(huán)境，具有高效、高精度和高魯棒性的優(yōu)點。當(dāng)機器人處于如高壓的深海或高溫的外太空中工作時，機器人的幾何形態(tài)極易發(fā)生變化，導(dǎo)致機器人的運動精度低下，而離線的參數(shù) 辨識 方法無法辨識參數(shù)。因此，需要在機器人運動的同時實時測量機器人末端的位姿數(shù)據(jù)并 辨識 機器人的參數(shù)誤差，彌補環(huán)境因素對機器人幾何結(jié)構(gòu)的不利影響，提高機器人末端的絕對定位精度。由此可見，機器人在線標定技術(shù)基本不需要借助人工力量，過程簡單高效，尤其是在動態(tài)非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境下，對提高機器人末瑞的絕對定位精度有著非常重大的意義。
[1]杜廣龍,張平.機器人運動學(xué)在線標定技術(shù)[M].廣州:華南理工大學(xué)出版社,2016.
轉(zhuǎn)自：小牛機器人
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