[发明专利]基于粒度模型的SCARA机器人精准定位方法

摘要

本发明提供了一种基于粒度模型结合最小距离误差逼近原则的SCARA机器人精准定位方法。该方法首先分析机器人末端第一次到达实际点与期望点的空间位置距离关系，构建可变参数的起始粒度模型。计算模型四个粒度点与期望点的距离误差，在模型内选择最小距离误差的粒度点为下一步构建可变参数粒度模型起始点，且粒度模型参数的调整由期望点处于粒度模型具体位置所决定。该方法只需要知道SCARA机器人1轴和2轴的简化数学结构模型，具有参数调节单一、移动次数明确并且移动次数较少、工业应用性强、不改变SCARA机器人重复定位精度、但却提高绝对定位精度的优点。且在绝对定位误差大的情况下实现快速收敛，在绝对定位误差小的情况下实现精准的定位。

主权项

基于粒度模型结合最小距离误差逼近原则的SCARA机器人精准定位方法，其特征是，不需要知道SCARA机器人整体的数学模型，只需要构建SCARA机器人1轴和2轴的简化结构数学模型，获得机器人笛卡尔空间和关节空间坐标转换关系，通过视觉传感器捕获期望位置点，驱动机器人末端运动到期望位置点，分析实际点与期望点的距离偏差，构建起始粒度模型，计算模型四个粒度点与期望点的距离误差，选择最小距离误差的粒度点为下一个模型的起始粒度点，分析期望点处于模型范围内的不同情况分别设计具体的控制策略，使SCARA机器人的最终绝对定位精度指标小于电机单位指令移动距离，它具有不改变其重复定位精度，却提高了SCARA机器人的绝对定位精度的优点，并且参数调节单一、控制走点次数明确；主要有如下几个步骤：(1)构建SCARA机器人1轴和2轴简化结构模型，得到笛卡尔空间到关节空间的坐标转换关系；(2)确定起始粒度点的关节空间位置；(3)根据期望点和第一次到达的实际点的距离偏差大小设定起始粒度模型的参数；(4)计算粒度点与期望点的距离误差，根据期望位置点处于模型区域内的3种不同的情况分别设计具体的控制策略，以使SCARA机器人的绝对定位精度能显著的提高。