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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于Be‑SA算法的工业机器人绝对定位精度提高方法，首先建立测量坐标系，进行数据点位采集和数据预处理，基于工业机器人的DH模型构建综合误差模型，通过Be‑SA算法辨识误差参数。本发明的方法建立的综合误差模型考虑误差来源更加全面，计算表达更为简洁，对于激光跟踪仪测得的靶球位置数据可以直接进行辨识分析，使得误差参数的辨识更加明确，同时本发明基于Be‑SA算法，相对于传统SA算法，对于寻优步长和方向以及温度衰减方式上进行改进，在工业机器人的运动学误差参数的辨识上具有更快的收敛速度和更高的寻优精度，能有效提高工业机器人的绝对定位精度。

主权项：1.一种基于Be-SA算法的工业机器人绝对定位精度提高方法，具体步骤如下：S1、工业机器人现场数据采集，并进行预处理；S2、根据步骤S1预处理的数据，充分考虑各种误差来源，建立综合误差模型；S3、利用步骤S2建立综合误差模型改进SA算法，得到Be-SA算法辨识误差参数；所述步骤S1具体过程为：S11、建立测量坐标系，通过示教器控制机器人靶球位置z坐标为零旋转一周，所得圆弧轨迹的法线和圆心即为测量坐标系的Z轴和原点，控制靶球位置z,y坐标不变，仅沿x方向移动，所得直线轨迹即为测量坐标系的X轴，方向与机器人基坐标系的X轴方向相同，根据右手定则建立Y坐标系，测量坐标系建立完成；S12、数据点位采集，从初始点开始分别沿着x,y,z轴方向按照一定步长移动得到若干测量点位，示教器上的显示位置为理论位置，激光跟踪仪测量这些点位的位置为实际位置，将这些理论位置与实际位置记录下来；S13、数据预处理，通过实际位置与理论位置求差得到机器人的绝对定位精度误差所述步骤S2具体过程为：S21、工业机器人的正向运动学，从激光跟踪仪建立的测量坐标系s到末端机器人靶球坐标系t的转换矩阵为： 其中，为测量坐标系到机器人基坐标系的转换矩阵，表达为： 其中，xs,ys,zs和αs,βs,γs分别表示测量坐标系与机器人的基坐标系之间绕坐标轴的平移量和旋转量，T表示沿坐标轴的平移矩阵，R表示绕某轴的旋转矩阵，X、Y、Z表示对应坐标轴； 为通过DH模型建立从机器人基坐标系到法兰端的转换矩阵，第i-1个与第i个坐标系之间通过其次变换矩阵Ai进行坐标转换： 其中，θi表示第i个关节转角，di表示关节偏置，ai表示连杆长度，αi表示连杆扭角，i＝1,2,...,6；机器人基坐标系到法兰坐标系的转换矩阵为： 其中，A1A2A3A4A5A6表示第i＝1,2,...,6个关节的Ai矩阵；T6t为机器人法兰端到靶球转换矩阵，不用考虑位姿变换，表达为： 其中，tx,ty,tz表示机器人的法兰坐标系与工具坐标系的之间沿坐标轴的平移量；S22、引入误差来源，充分考虑测量坐标系与机器人基坐标系之间的转换误差表达为： 其中，dx,dy,dz,δx,δy,δz表示测量坐标系与机器人基坐标系之间的转换误差参数；机器人的运动学误差表达为： 其中，Δθi,Δdi,Δai,Δαi表示机器人的运动学误差参数；机器人法兰端到工具坐标系的测量误差表达为： 其中，dtx,dty,dtz表示机器人法兰端到工具坐标系的测量误差参数；实际测量坐标系到末端机器人靶球的转换矩阵为： S23、建立综合误差模型，建立综合误差模型为： 激光跟踪仪建立的测量坐标系与机器人基坐标系重合则有为单位矩阵、理论上有同时舍弃掉无穷小分量，进行化简得到： 其中，和分别表示工具坐标系相对于测量坐标系的定位位姿误差和定位位置误差，O为填充零矩阵；所述步骤S3具体过程为：S31、建立目标函数，建立需要优化的目标函数为： 其中，N为机器人的误差点的个数，为误差模型预测的第i个点的位置误差，为第i个点所测得的实际位置误差，w用于表示测量坐标系与机器人基坐标系之间的转换误差参数dx,dy,dz,δx,δy,δz，机器人法兰端到工具坐标系的测量误差参数dtx,dty,dtz，机器人的运动学误差参数Δθi,Δdi,Δai,Δαi共33个误差参数；S32、状态初始化，迭代次数k＝0，初始温度T0＝Tmax，Tmax为最大退火温度，解的个数i＝0，随机生成初始位置w0，计算初始目标函数值f0；S33、位置更新，引入历史最优解besty，给出最终到达的理想位置yid，通过随机生成在-1,1之间的33维随机数u，来对w进行更新得到wtemp： 其中，wi表示对应的第i个解，Tk表示迭代第k次时的退火温度；S34、生成新状态计算更新后wtemp的目标函数值ftemp，fi为第i个解wi所对应的目标函数值，计算出Δf＝ftemp-fi；S35、是否接受新状态，若有Δf＜0或者且有ftemp＜besty，若此时有ftemp＜yid，则停止迭代，输出最优，否则接受该解，进行更新： 若不接受继续该解，继续进行迭代；S36、温度衰减，进行温度衰减，根据最小退火温度Tmin，将温度分成Tmax-Tmid1-Tmid2-Tmin三个温区： 衰减率a逐渐降低，温度的更新下式： S37、寻优终止判断，迭代次数更新k＝k+1，若此时Tk＜Tmin，迭代结束，导出历史最优解besty为全局最优解，否则转到步骤S33继续进行迭代。

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