基于极大似然估计的工业机器人腕部6维力传感器在线标定

作者：刘运毅; 黎相成^*; 黄约; 唐明福; 秦德茂; 农真

来源：机器人, 2019, 41(02): 216-231.

DOI：10.13973/j.cnki.robot.180203

• 重力补偿
• 在线标定
• 6维力传感器
• 工业机器人
• 极大似然估计

针对工业机器人实时监测腕部工具工作受力情况的需求,提出了基于极大似然估计的在线标定算法.首先,在机器人末端工具的活动负载部分安装6维力传感器,并实时采集力与力矩数据以及机器人工具运动轨迹.然后,考虑到不同运行速度下运动振动的干扰,根据系统力学关系求解工具重心坐标、机器人安装倾角、力传感器零点以及负载重力.最后,在10 mm/s～1000 mm/s不同速度条件下进行实验,分析求解结果的一致性,并与最小二乘法进行对比.对比结果显示基于极大似然估计可以把工具重心平均标准差从0.67 mm降到0.23 mm,力零点标准差从0.73 N降到0.27 N,力矩零点标准差从0.29 N·m降到0.05 N·m.实验结果表明极大似然估计能有效抵抗机器人高速运动引起的干扰,可以应用于机器人高速运动情况下的实时在线零点标定.

• 单位
  南宁宇立仪器有限公司