Plane kinematic calibration method for industrial robot based on dynamic measurement of double ball bar

Abstract(#br)A new calibration method is proposed to improve the circular plane kinematic accuracy of industrial robot by using dynamic measurement of double ball bar (DBB). The kinematic model of robot is established by the MDH (Modified Denavit-Hartenberg) method. The error mapping relationship between the motion error of end-effector and the kinematic parameter error of each axis is calculated through the Jacobian iterative method. In order to identify the validity of the MDH parameter errors, distance errors and angle errors of each joint axis were simulated by three orders of magnitude respectively. After multiple iterations, the average value of kinematic error modulus of end-effector was reduced to nanometer range. Experiments were conducted on an industrial robot (EPSON C4 A901) in the working space of 180 mm × 490 mm. Due to the measuring radius of DBB, the working space was divided into 30 sub-planes to measure the roundness error before and after compensation. The average roundness error calibrated by the proposed method at multi-planes decreased about 21.4%, from 0.4637 mm to 0.3644 mm, while the standard deviation of roundness error was reduced from 0.0720 mm to 0.0656 mm. In addition, by comparing the results of positioning error measured by the laser interferometer before and after calibration, the range values of motion errors of end-effector were decreasing by 0.1033 mm and 0.0730 mm on the X and Y axes, respectively

Amélioration de la précision d'un bras robotisé pour une application d'ébavurage

L'automatisation de procédés est une solution de plus en plus privilégiée pour réaliser des tâches complexes, ardues et même dangereuses pour l'humain. La flexibilité, le faible coût et le caractère compact des robots industriels en font des solutions très intéressantes. Bien que plusieurs développements aient permis de répondre en partie aux besoins de certaines industries, il reste que d'autres ont des contraintes importantes qui n'ont toujours pas été résolues. Par exemple, l'industrie de l'aéronautique exige de respecter des tolérances très serrées sur une grande variété de pièces, ce pourquoi les robots industriels n'ont pas été conçus. L'ébavurage robotisé est un exemple de procédé pour lequel la problématique d'imprécision des robots doit être résolue avant qu'ils ne puissent être utilisés en production. Ce mémoire propose donc d'explorer différentes possibilités pour arriver à réaliser 1' opération d'eôavurage selon les spécifications stipulées, avec des robots industriels. Des méthodes de calibration des dimensions du robot, faciles à mettre en oeuvre en milieux industriels, sont étudiées et comparées en simulation. La simulation et la mise en oeuvre d'une technique de calibration des dimensions de 1' outil sont faites pour en évaluer le potentiel. La technique offrant les meilleurs résultats est conservée pour démontrer la faisabilité du procédé. Finalement, l'environnement de mise en oeuvre de l'opération d'ébavurage robotisé est présenté. L'imprécision résiduelle du robot est en grande partie compensée par un capteur de force intégré au contrôleur du robot et une caméra. Plusieurs tests sont effectués et présentés pour démontrer le choix des paramètres utilisés pour réaliser 1' opération d' eôavurage. Les résultats sont présentés et démontrent la faisabilité du procédé d'ébavurage robotisé

Robot Calibration Using Artificial Neural Networks

Robot calibration is an integrated procedure of measurement and data processing to improve and maintain robot positioning accuracy. Existing robot calibration techniques require extensive human intervention and off-line processing, which preclude the techniques from being used to perform on-site calibration in an industrial environment at regular intervals. This thesis investigates and develops intelligent calibration processing algorithms and a novel measurement method toward rapid autonomous robot calibration in a shop-floor environment.Artificial Neural Network (ANN) techniques have been vigorously investigated for calibration data processing (modelling, identification and compensation). A new identification algorithm has been developed for estimating robot kinematic parameter errors using Hopfield continuous-valued type Recurrent Neural Network (RNN). The RNN-based algorithm is computationally more efficient and robust compared with conventional optimisation approaches.A generic accuracy model which accounts for various error sources was introduced. A higher-order neural network was used for implementation of the generic accuracy model. Due to the ANN learning capability, computational power and adaptability, the ANN-based accuracy representation offers an appealing solution to the complex modelling problem.Efficient and robust accuracy compensation algorithms have been developed under the framework of artificial neural networks. The ANN-based algorithms provide constant-time inverse compensation therefore are suitable for on-line implementation. Both path compensation and compensation near robot singularity were tackled using the new algorithm.A novel autonomous calibration tool was developed using a trigger probe and a constraint plane. The new method eliminates any use of external measuring devices to determine robot end-effector location measurements, enabling the robot to perform self-calibration on a production line. Robot accuracy was improved to the level of its repeatability within the local calibration volume using the new calibration scheme, which is consistent with the results from using a precision external measuring device, in this case a Coordinate Measuring Machine (CMM)