産業用ロボットの絶対精度は、その総合的な性能を評価する上で最も重要な指標の一つである。 しかし、ロボットの精度は、加工誤差、組立誤差、部品の摩耗、終端負荷の変動、温度の影響など、さまざまな要因によって影響を受ける可能性がある。 これは、人工衛星の高精度組立や航空機の統合組立などの用途では不利になる。 産業用ロボットが発展し、使用され続けるにつれて、その動作精度に対する要求は高まっている。 そのため、ロボットの絶対精度を向上させることは、今取り組むべき課題の一つとなっている。
同済大学航空宇宙・機械学部の研究者らは、産業用ロボットの絶対精度を向上させるため、モーションキャプチャシステムと人工ニューラルネットワーク（ELM）を用いた新しいキャリブレーション手法を提案した。 提案された手法は、従来のキャリブレーション手法と比較して、姿勢精度を大幅に向上させる。 この研究は、様々な分野における産業用ロボットの性能と効率を向上させる新たな方法を提供した。
検証実験
8つのモーションキャプチャーレンズの幾何学的中心にロボットを配置。 アルミニウム製の中空装置がエンドエフェクタにボルトで固定され、ロボットの各関節点とエンドエフェクタに約15個の反射マーキングポイントが配置され、合計90個となった。 実験では、ロボットの位置決め動作を500回無作為に選択した。 ロボットの連続的な運動状態は、NOKOVモーションキャプチャシステムを使用して計測され、ロボットの各関節の位置と姿勢に関する情報が得られ、これはその後のDHパラメータのキャリブレーションに使用された。 最後に、パラメータの標準偏差を用いて校正方法を評価し、従来および改良された動作校正方法とそれぞれ比較した。
実験用ロボットとモーションキャプチャシステム
実験ビデオ
実験結果によれば、幾何学的誤差や非幾何学的誤差などの発生源が増加するにつれて、位置決め精度は3.073度から0.077度まで向上する。 アルゴリズムの有効性が確認され、期待される結果が検証された。
実験におけるポジショニング精度
実験におけるロボットの全位置決め誤差
参考文献
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