摘要
工业机器人的定位精度是衡量机器人性能的一个重要指标,但由于工业机器人实际运动学参数值与名义值之间存在差异,在实际应用中不可避免产生定位误差.虽然工业机器人通常具有较高的重复定位精度,但是绝对定位精度一般无法满足高精度制造业的要求.因此,提升工业机器人的绝对定位精度具有一定的工程意义.为了提高工业机器人的绝对定位精度,提出一种基于径向基神经网络的工业机器人定位误差补偿方法,建立了工业机器人末端执行器的名义位置和实际误差之间的映射关系,同时使用粒子群优化算法优化神经网络形参数以提升网络模型精度.利用神经网络在指定工作空间中构建工业机器人定位误差场,通过预偏置指令位置的方式进行工业机器人定位误差补偿.仿真结果表明,所提方法能有效地提高工业机器人的绝对定位精度.
NETL
NSTL
维普
万方数据