[发明专利]一种机器人铣削轨迹精度补偿方法

权利要求书

1.一种机器人铣削轨迹精度补偿方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

制作第一样本数据集，选择铣削参数，设计预设数量的铣削实验，采集机器人末端所受铣削力，其中铣削参数和对应的铣削力为一组样本数据，对所述第一样本数据集进行预处理并按预设比例划分为第一训练集和第一测试集，使用第一训练集基于深度前馈神经网络模型训练铣削力预测模型，

确定机器人铣削加工范围，在所述范围内规划出预设数量的采样点并采集所述采样点的理论位姿数据，其中所述理论位姿数据包括理论位置坐标数据和理论姿态角数据；

控制机器人遍历所述采样点，采集机器人在采样点的实际铣削力和实际位置坐标数据，对比实际位置坐标数据和所述理论位置坐标数据，获取实际定位误差数据；

制作第二样本数据集，其中每个采样点的实际铣削力、理论位姿数据、实际定位误差数据为一组样本数据，对所述第二样本数据集进行预处理并按预设比例划分为第二训练集和第二测试集，使用第二训练集基于深度前馈神经网络模型训练铣削定位误差预测模型；

根据铣削任务获取铣削参数，将铣削参数输入铣削力预测模型获取铣削力预测值；

根据铣削任务获取待加工轨迹，将待加工轨迹离散为各线段始末位置组成的目标点集并获取目标点的理论位姿数据；

将所述铣削力预测值和所述目标点的理论位姿数据输入铣削定位误差预测模型获取铣削定位误差预测值，将所述定位误差预测值反向补偿到目标点的理论位姿数据中，获取修正后的目标点的坐标，依次将修正后的目标点的坐标发送至机器人的控制系统，控制机器人运动至修正后的目标点，执行铣削任务。

2.根据权利要求1所述的一种机器人铣削轨迹精度补偿方法，其特征在于，所述铣削参数包括主轴转速、进给速度、切削深度。

3.根据权利要求1所述的一种机器人铣削轨迹精度补偿方法，其特征在于，采用单因素法进行铣削实验。

4.根据权利要求1所述的一种机器人铣削轨迹精度补偿方法，其特征在于，所述铣削力使用六维力传感器测量。

5.根据权利要求1所述的一种机器人铣削轨迹精度补偿方法，其特征在于，对铣削力进行高斯滤波并作均值处理。

6.根据权利要求1所述的一种机器人铣削轨迹精度补偿方法，其特征在于，所述预处理采用归一化方法。

7.根据权利要求1所述的一种机器人铣削轨迹精度补偿方法，其特征在于，所述深度前馈神经网络模型采用海洋捕食者算法和网格搜索法确定隐藏层节点个数。

8.根据权利要求1所述的一种机器人铣削轨迹精度补偿方法，其特征在于，所述确定铣削加工范围具体包括：

使用激光跟踪仪测量并建立机器人基坐标系和铣削工具坐标系，根据铣削任务确定铣削工具坐标系在机器人基坐标系下的位姿区间。

9.根据权利要求1所述的一种机器人铣削轨迹精度补偿方法，其特征在于，所述误差补偿根据以下公式计算：

P_modified＝E_predict+P_target＝[x+Δx,y+Δy,z+Δz,a,b,c]

其中，E_predict＝[Δx,Δy,Δz]表示目标点的定位误差预测值，P_target＝[x,y,z,a,b,c]表示目标点的理论位姿。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机执行指令，当所述计算机执行指令被执行时，实现如权利要求1至9任一项所述的机器人铣削轨迹精度补偿方法。