[发明专利]一种六自由度工业机器人绝对位置误差估计方法在审
| 申请号： | 201810937025.2 | 申请日： | 2018-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN108943024A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 袁培江;陈冬冬;蔡鹦;孙宁;吴旭雷;高豆豆 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | B25J19/00 | 分类号： | B25J19/00 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 于鹏 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络的六自由度工业机器人绝对位置误差估计方法，属于机器人技术领域。该方法通过测量六自由度工业机器人的关节空间中均匀的关节角向量对应的位置误差向量，然后计算位置误差向量的单位向量和绝对位置误差，将关节角向量作为BP神经网络的输入，位置误差向量的单位向量和绝对位置误差作为输出进行训练，将目标位置的关节角向量作为训练后的BP神经网络的输入，输出然后通过计算可获得目标点的位置误差向量估计。该发明方法不需要建立工业机器人的运动学模型及位置误差模型，方法简单，效果好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 绝对位置 位置误差 六自由度工业机器人 关节角向量 向量 单位向量 误差估计 机器人技术领域 计算位置误差 工业机器人 运动学模型 关节空间 目标位置 向量估计 输出 目标点 测量 | ||
【主权项】：
1.一种六自由度工业机器人绝对位置误差估计方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤1：在六自由度工业机器人的关节空间中均匀选取m组关节角向量，编写数控程序控制工业机器人末端依次到达m组关节角向量的空间位置测量关节角向量对应的位置误差向量；步骤2：计算位置误差向量的绝对位置误差和单位向量；步骤3：建立一个BP神经网络，输入为关节角向量，输出为位置误差向量的单位向量和绝对位置误差，将以上步骤中获取的数据带入神经网络中进行训练，获得训练后的BP神经网络；步骤4：目标位置的关节角向量作为训练后的BP神经网络的输入，输出为估计的位置误差单位向量和估计的绝对位置误差向量；步骤5：计算目标位置的关节角向量对应的位置误差向量估计。
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