基于运动约束的并联机器人机构参数误差估计与补偿关键问题研究

Mechanism error estimation and compensation based on motion constraint is an important method to promote the pose accuracy of parallel robots. Due to the lack of unified set of mechanism parameter to be estimated, the estimation model is constructed by a single motion constraint only. The way to found the model has no rigorous proof yet. Moreover, the problem of configuration selection with the motion constraint and the method to realize the precise motion constraint autonomously need to be well studied. In our research, we will found the set of mechanism parameter independent of motion constraint by analyzing the topology of parallel robot. Then the method to establish the estimation model based on multiple motion constraints will be studied. The positive connection between the minimum of motion constraint variable and that of pose error are expected to be demonstrated under the frame of differential geometry. The relationship between the motion constraint variable and the pose error will be analyzed quantitatively. The optimization model to the problem of configuration selection with the motion constraint will be founded, and the precise motion constraint will be realized through the mode of servo adjustment. Finally, the outcomes of theoretical research will be applied to the experimental study of pose accuracy compensation of Stewart parallel robot. Our research will improve the theoretical basis of the error estimation and compensation based on motion constraint, as well as promotes its application into parallel mechanism with high precision.

基于运动约束的机构参数误差估计与补偿是提高并联机器人位姿精度的一种重要方法。由于缺乏统一的待估计机构参数集，目前只能基于单一形式的运动约束建立误差估计模型，并且其建模方式的有效性尚未经过严格的理论证明。此外，尚需解决满足运动约束条件下的测量位形选择问题以及如何自主实现高精度的运动约束。本项目拟通过分析并联机器人拓扑结构的本质特征建立与运动约束形式无关的待估计机构参数集，在此基础上研究基于多运动约束的误差估计建模问题；在微分几何理论框架下研究证明运动约束变量偏差最小与位姿误差最小的必然联系，建立两者的定量关系；以运动约束作为决策变量的约束条件，建立测量位形选择的优化模型；研究利用伺服调节方式自主实现高精度运动约束的方法。最后，将上述理论研究成果应用到Stewart并联机器人精度补偿的实验研究中。本研究将有助于完善基于运动约束的误差估计与补偿方法的理论基础，促进其在高精度并联机构中的应用。

本项目旨在研究基于运动约束的并联机器人机构参数误差估计与补偿方法，从而以经济有效的方式来提高并联机器人末端的位姿（位置和姿态）定位精度。项目从基础理论和实验验证两个方面开展研究。首先，针对待估计的机构参数集不统一的问题，以目前应用广泛的Stewart六自由度并联机器人为研究对象，通过分析其空间几何结构建立了包含30个参数的本质机构参数集，从而获得了独立于运动约束形式的待估计机构参数集，为综合应用各种类型的运动约束建立高效的机构参数误差估计模型奠定了基础。其次，针对关键的机构参数误差估计建模问题，分别提出了一种综合考虑测量噪声、物理实现运动约束的偏差以及机构参数误差三方面因素影响的总体最小二乘估计模型，一种利用新型的单倾角恒定约束的机构参数误差估计模型，以及一种利用位置恒定约束的机构参数误差估计模型；同时，将相关研究成果推广到近年来兴起的少自由度并联机器人，一方面设计开发了一种具有高速大负载特征的Delta并联机械手，建立了其机构参数误差估计模型，研究了测量位形集合对误差估计与补偿效果的影响，提出了相应的优化选取方法；另一方面，设计开发了一种大倾角Stewart并联机器人和一种三臂并联结构的线缆巡检机器人，利用项目研究提出的误差估计与补偿方法显著提高了其运动精度，并且在运动学建模与分析的基础上研究了三臂并联机器人在平衡点处的鲁棒控制问题。最后，针对如何物理实现高精度的运动约束问题，项目研究提出了基于倾角伺服调节方式实现倾角恒定约束的方法，以及基于视觉伺服方式物理实现位置恒定约束的方法。以上相关研究成果在国际期刊发表论文4篇(SCI检索)，国际会议论文2篇(EI检索)，国内期刊论文1篇(EI检索)，获得授权发明专利2项，申请发明专利2项，累计培养博士研究生1名，硕士研究生5名，目前正在投稿国际和国内期刊论文4篇。