[发明专利]工业机器人末端位置测量及位移误差补偿方法有效
申请号: | 201810624662.4 | 申请日: | 2018-06-16 |
公开(公告)号: | CN108759672B | 公开(公告)日: | 2020-04-24 |
发明(设计)人: | 孔令豹;余熠 | 申请(专利权)人: | 复旦大学 |
主分类号: | G01B11/00 | 分类号: | G01B11/00;G06F17/11 |
代理公司: | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人: | 陆飞;陆尤 |
地址: | 200433 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明属于机器人技术领域,具体为一种工业机器人的末端位置测量及位移误差补偿的方法。本发明方法包括基于球心三维坐标求解的位置测量方法和基于最小二乘随机森林的位移误差补偿算法,具体步骤包括:搭建位置测量系统,采集训练数据集,构建补偿映射模型,补偿位移误差补偿。本发明的测量机构与工业机器人无直接接触,避免了材料形变可能带来的潜在的测量误差与可能的机械损伤;本发明支持工业机器人操控系统与位移测量系统的联动,大大提高的测量效率,显著降低数据集采集的时间与人力成本,有利于大幅提升采集的数据集的规模;本发明采用人工智能算法,有效实现了从离散化的采样点到全空间全坐标的连续化拟合,补偿效果更佳。 | ||
搜索关键词: | 工业 机器人 末端 位置 测量 位移 误差 补偿 方法 | ||
【主权项】:
1.一种工业机器人的末端位置测量及位移误差补偿的方法,其特征在于,具体步骤为:步骤1、搭建包含三个激光位移传感器的位移传感系统;步骤2、在工业机器人末端装配一个直径已知的标准球,以球心位置作为考察点;采集大量的末端球心指令坐标与相应的实际坐标的样本,作为训练数据集;步骤3、构建以最小二乘回归决策树为基学习器的随机森林算法,用该机器学习算法学习训练数据集,学得从实际坐标到指令坐标的映射模型;步骤4、将工业机器人末端的期望运动坐标输入学得的从实际坐标到指令坐标的映射模型,将映射模型的输出值取代期望运动坐标作为操控工业机器人的指令,实现位移误差补偿。
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