Kinematic identification of parallel mechanisms by a divide and conquer strategy

This paper presents a Divide and Conquer strategy to estimate the kinematic parameters of parallel symmetrical mechanisms -- The Divide and Conquer kinematic identification is designed and performed independently for each leg of the mechanism -- The estimation of the kinematic parameters is performed using the inverse calibration method -- The identification poses are selected optimizing the observability of the kinematic parameters from a Jacobian identification matrix -- With respect to traditional identification methods the main advantages of the proposed Divide and Conquer kinematic identification strategy are: (i) reduction of the kinematic identification computational costs, (ii) improvement of the numerical efficiency of the kinematic identification algorithm and, (iii) improvement of the kinematic identification results -- The contributions of the paper are: (i) The formalization of the inverse calibration method as the Divide and Conquer strategy for the kinematic identification of parallel symmetrical mechanisms and, (ii) a new kinematic identification protocol based on the Divide and Conquer strategy -- As an application of the proposed kinematic identification protocol the identification of a planar 5R symmetrical mechanism is simulated -- The performance of the calibrated mechanism is evaluated by updating the kinematic model with the estimated parameters and developing simulationsInstitute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication, International Federation of Automatic Contro

Kinematic identification of parallel mechanisms by a divide and conquer strategy

This paper presents a Divide and Conquer strategy to estimate the kinematic parameters of parallel symmetrical mechanisms. The Divide and Conquer kinematic identification is designed and performed independently for each leg of the mechanism. The estimation of the kinematic parameters is performed using the inverse calibration method. The identification poses are selected optimizing the observability of the kinematic parameters from a Jacobian identification matrix. With respect to traditional identification methods the main advantages of the proposed Divide and Conquer kinematic identification strategy are: (i) reduction of the kinematic identification computational costs, (ii) improvement of the numerical efficiency of the kinematic identification algorithm and, (iii) improvement of the kinematic identification results. The contributions of the paper are: (i) The formalization of the inverse calibration method as the Divide and Conquer strategy for the kinematic identification of parallel symmetrical mechanisms and, (ii) a new kinematic identification protocol based on the Divide and Conquer strategy. As an application of the proposed kinematic identification protocol the identification of a planar 5R symmetrical mechanism is simulated. The performance of the calibrated mechanism is evaluated by updating the kinematic model with the estimated parameters and developing simulations

Étalonnage de robots industriels à l'aide d'un système portable de photogrammétrie

Le présent travail a pour objectif de valider la pertinence de l’utilisation d’un appareil de photogrammétrie portable dans le domaine de l’étalonnage de robots industriels. L’appareil à l’étude est le système MaxSHOT 3D de Creaform. L’étalonnage est un procédé permettant l’identification d’un modèle géométrique ou non géométrique. Celui-ci permet d’améliorer le contrôle d’un robot afin d’augmenter sa précision de positionnement. Ce mémoire présente le processus d’étalonnage non géométrique d’un robot de petite taille, le LR Mate 200iC de la compagnie FANUC. À des fins de comparaison, la procédure d’étalonnage est adaptée pour considérer un deuxième appareil de mesures 3D, soit le Laser Tracker ION de la compagnie FARO. Ce dernier est aussi utilisé pour construire une banque de validation d’environ 1000 configurations. Les efforts sont d’abord dirigés vers la modélisation du robot à l’étude. Des modèles cinématiques direct et inverse sont présentés respectant le standard de Denavit-Hartenberg modifié (DHM). L’algorithme de Newton-Euler est utilisé pour ajouter une considération non géométrique qui estime les articulations telles des ressorts de torsion. Dans un volet subséquent, l’appareil de photogrammétrie portable et le laser de poursuite sont présentés. Les fonctionnements de ces deux systèmes diamétralement opposés à plusieurs niveaux sont comparés. En effet, le système de photogrammétrie portable est abordable (environ 27 000 $CA), simple d’utilisation et permet l’observation d’une scène. Par contre, il nécessite que les objets à mesurer soient immobiles, requiert un grand nombre de manipulations et n’est pas autonome. En contrepartie, le laser de poursuite permet de mesurer des trajectoires en continu et permet l’automatisation du processus d’acquisition. Néanmoins, l’appareil est très dispendieux (100 000$ CA et plus), ne permet la mesure que d’un seul point à la fois et est sensible aux conditions de l’environnement (température, vibrations, courants d’air, etc.). En prenant compte des contraintes des deux appareils, un algorithme générant des configurations partiellement aléatoires est utilisé pour préparer un bassin de 1000 configurations du robot. L’algorithme s’assure que l’orientation de l’effecteur permet l’acquisition de données par les deux appareils de mesure pour chaque configuration proposée. Dans la phase suivante, une sélection par indice d’observabilité est utilisée afin de déterminer les meilleures configurations à utiliser pour l’identification des paramètres du robot. Le nombre de configurations sélectionnées est de 34, laissant les 966 autres configurations disponibles pour la phase de validation. Le dernier volet du mémoire présente la procédure d’identification de paramètres du robot par la méthode des moindres carrés. Les modèles identifiés sont présentés et leurs performances sont validées. Lorsque les données acquises à partir du MaxSHOT 3D sont utilisées, la précision de positionnement obtenue est de 0.469 mm, tandis qu’elle est de 0.365 mm en utilisant les données du Laser Tracker ION. Néanmoins, comme les mesures utilisées en validation sont issues du laser de poursuite, un biais favorise ce dernier. Pour cette raison et la proximité qui existe entre la précision obtenue avec les deux appareils, il est conclu que relativement à la précision absolue, les deux appareils sont similaires. Il est toutefois suggéré de prendre en compte toutes les autres caractéristiques de chaque appareil, car leur intégration possède des défis bien différents

Contribution à l’amélioration de la précision absolue des robots parallèles

Le but de la présente étude est de contribuer à l’amélioration de la précision absolue des robots parallèles, en ayant recours aux méthodes d’étalonnage géométrique. Ces méthodes consistent à identifier les valeurs des paramètres géométriques du robot, en vue d’améliorer la correspondance entre le robot réel et le modèle mathématique utilisé par son contrôleur. En plus de la compensation des erreurs géométriques, les opérations d’étalonnage proposées permettent d’identifier précisément le référentiel de base de chaque robot étudié. Les méthodes développées sont appliquées à deux robots parallèles à moins de six degrés de liberté (ddl) : une table de positionnement précis à trois ddl (PreXYT) et un robot plan cinqbarres (DexTAR) à deux ddl. Pour le premier robot, l’étalonnage est effectué en utilisant d’abord une méthode d’identification directe. Le deuxième travail destinée à améliorer la précision absolue du PreXYT résulte de la méthode géométrique directe d’étalonnage. En ce qui concerne le robot DexTAR, sa précision est améliorée en utilisant une approche d’autoétalonnage qui exploite les modes de fonctionnement et les modes d’assemblage, pour réduire le nombre de positions d’étalonnage. Cette approche est particulièrement intéressante pour sa simplicité : à chaque position d’étalonnage une sphère de précision est installée en permanence pour servir de cible de mesure. Les positions de ces billes, placées sur une plateforme amovible, n’est mesurée qu’une seule fois, en utilisant une machine de mesure tridimensionnel (MMT). Après la réinstallation de la plateforme sur la base du robot, l’étalonnage peut se faire n’importe quand en n’utilisant que les informations provenant des encodeurs des actionneurs. Les données d’étalonnage et de validation des résultats sont récoltées en utilisant deux appareils mesurant par palpage. Le premier appareil est un bras articulé de mesure de coordonnées, de la compagnie FARO Technologies ; le second est une MMT de la compagnie Mitutoyo. Les incertitudes de mesures de ces machines sont respectivement ±18 μm et ±2,7 μm (niveau de confiance de 95%). Sachant que la qualité de l’étalonnage est inversement proportionnelle aux incertitudes de mesures, l’utilisation d’instruments précis avec des modèles géométriques d’étalonnage quasi-complet nous a permis d’atteindre ces résultats : les erreurs maximales en position et en orientation ont été réduites respectivement à 0,044 mm et 0,009° pour le PreXYT, à l’intérieur d’un cercle de 170 mm de diamètre. Pour le robot DexTAR, l’erreur maximale de position a été réduite à 0,080 mm dans l’ensemble de son espace de travail, soit une zone d’environ 600 mm × 600 mm. Améliorer la précision des robots au-delà de ces valeurs, en utilisant juste les approches géométriques, pourrait s’avérer peu probable. En ce sens, l’ajout de la modélisation et la compensation des erreurs non géométriques serait utile pour obtenir des résultats meilleurs

Publicaciones, ponencias, patentes, registros y emprendimientos 2010

This document presents the list of publications, presentations, patents, trademarks, software and entrepreneurship registered by the EAFIT academic community in the year 2010. The information is organized alphabetically by Research Groups of the corresponding Schools. The contributions appear in alphabetical order in the following sequence: international and national publications, international and national presentations, patents, trademarks and entrepreneurship. The publications include books, chapters of books, and articles. The presentations include conferences, congresses, and general academic events. The majority of these presentations have been published in the proceedings of the corresponding event.Este documento presenta la relación de Publicaciones , ponencias, patentes, registros y emprendimientos realizados por la Universidad EAFIT en el año 2010. La información está organizada por Grupos de Investigación dentro de cada una de las Escuelas. Cada contribución aparece en orden alfabético dentro de la correspondiente categoría de la siguiente secuencia: PUBLICACIONES internacionales, PUBLICACIONES nacionales, ponencias internacionales, ponencias nacionales, patentes, registros y emprendimientos. En las PUBLICACIONES están comprendidos los libros, capítulos de libros y artículos de revista. Las ponencias relacionan las presentaciones en conferencias, congresos y eventos de divulgación. La mayoría de estas presentaciones figuran, tal como se indica en cada caso, publicadas como parte de las memorias del evento respectiv