[发明专利]一种基于动态学习的工业机器人零点标定方法

说明书

本发明涉及一种基于动态学习的工业机器人零点标定方法，包括：利用简易的标定尖端采集工业机器人的多个姿态数据，记录每个姿态的关节角度和工具坐标系的XYZ距离；由关节角度和XYZ距离得到每个姿态的末端位置表达式，并根据末端位置求得多个姿态下的最小距离误差；求最小距离误差对关节角度偏量和XYZ偏量的偏微分；重复前述两个步骤，根据动态学习率对偏微分进行迭代，直到最小距离误差小于1mm；将关节角度偏量和XYZ偏量补偿到机器人完成零点标定。该方法利用简易的标定尖端采集工业机器人的多个姿态数据，并利用动态学习算法对数据进行快速迭代处理，使标定时间控制在30分钟以内，而且标定精度在1mm以内。

技术领域

本发明涉及工业机器人的标定方法技术领域，尤其涉及一种基于动态学习的工业机器人零点标定方法。

背景技术

零点是工业机器人判断自身位置的基准。机器人出厂之前，厂家会根据零位标志手动设置机器人的零点。然而，由于机器人加工过程存在差异性，导致每台机器人的真实零点位置并不相同，所以还需要对机器人进行精确的零点标定。目前主要的零点标定方法有激光跟踪仪标定法、厂家专用辅助工具标定法等。此类技术有以下缺点：

(1)需要的装置价格昂贵，标定过程繁琐。以激光跟踪仪为例，虽然标定精度很高，但是装置的价格普遍在200万以上，而且需要专业的技术人员进行标定，标定时间平均在1小时左右。

(2)现有的各类标定方法基本只适用单一种类的机器人。比如厂家专用辅助工具标定方法，一般只针对某种机器人专门设定的方法(比如SCARA标定，六轴焊接标定等)，这种方法不具普遍性，也不一定适用于其他厂家的机器人。

发明内容

本发明提出一种基于动态学习的工业机器人零点标定方法，利用简易的标定尖端采集工业机器人的多个姿态数据，并利用动态学习算法对数据进行快速迭代处理，使标定时间控制在30分钟以内，而且标定精度在1mm以内，解决现有标定方法装置昂贵和标定过程复杂的缺点。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案是：

一种基于动态学习的工业机器人零点标定方法，包含以下步骤：

1)利用标定尖端采集工业机器人的多个姿态数据，记录每个姿态的关节角度和工具坐标系的XYZ距离；

2)由关节角度和XYZ距离得到每个姿态的末端位置表达式，并根据末端位置求得多个姿态下的最小距离误差；

3)求最小距离误差对关节角度偏量和XYZ偏量的偏微分；

4)重复步骤2)和步骤3)，根据动态学习率对偏微分进行迭代，直到最小距离误差小于1mm；

5)将关节角度偏量和XYZ偏量补偿到机器人完成零点标定。

进一步地，上述技术方案中，所述步骤1)包括以下步骤：

11)准备两个单端尖的标定杆，一个标定杆安装到机器人末端，另一个安装到机器人外固定位置；

12)让机器人末端标定杆对准外置标定杆，旋转工业机器人并采集多个工业机器人的姿态数据，记录每个姿态的关节角度和工具坐标系的XYZ距离。

进一步地，上述技术方案中，所述步骤2)包括以下步骤：

21)建立机器人的DH坐标系，根据各个DH计算得到每个姿态的末端位置在机器人基坐标系下的表达式1，

P＝f(a₀,d₀,a₁,θ₁,...,a_n,d_n,a_n,θ_n,X,Y,Z) 式1