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

Online pose correction of an industrial robot using an optical coordinate measure machine system

In this article, a dynamic pose correction scheme is proposed to enhance the pose accuracy of industrial robots. The dynamic pose correction scheme uses the dynamic pose measurements as feedback to accurately guide the robot end-effector to the desired pose. The pose is measured online with an optical coordinate measure machine, that is, C-Track 780 from Creaform. A root mean square method is proposed to filter the noise from the pose measurements. The dynamic pose correction scheme adopts proportional-integral-derivaitve controller and generates commands to the FANUC robot controller. The developed dynamic pose correction scheme has been tested on two industrial robots, FANUC LR Mate 200iC and FANUC M20iA. The experimental results on both robots demonstrate that the robots can reach the desired pose with an accuracy of ±0.050 mm for position and ±0.050° for orientation. As a result, the developed pose correction can make the industrial robots meet higher accuracy requirement in the applications such as riveting, drilling, and spot welding

Amélioration de la flexibilité et de la robustesse des systèmes transitiques

Flexibilité et efficacité des ST -- Réingénierie et robustesse des ST -- Méthodologie -- Amélioration de la robustesse d'un ST -- Programme de test du ST -- Mode semi-automatique -- Mode manuel

Impedance Control Self-Calibration of a Collaborative Robot Using Kinematic Coupling

This paper presents a closed-loop calibration approach using impedance control. The process is managed by a data communication architecture based on open-source tools and designed for adaptability. The calibration procedure uses precision spheres and a kinematic coupling standard machine tool components, which are suitable for harsh industrial environments. As such, the required equipment is low cost (approximately $2000 USD), robust, and is quick to set up, especially when compared to traditional calibration devices. As demonstrated through an experimental study and validated with a laser tracker, the absolute accuracy of the KUKA LBR iiwa robot was improved to a maximum error of 0.990 mm, representing a 58.4% improvement when compared to the nominal model. Further testing showed that a traditional calibration using a laser tracker only improved the maximum error by 58 µm over the impedance control approach

Use of a Force-Torque Sensor for Self-Calibration of a 6-DOF Medical Robot

The aim of this paper is to improve the position accuracy of a six degree of freedom medical robot. The improvement in accuracy is achieved without the use of any external measurement device. Instead, this work presents a novel calibration approach based on using an embedded force-torque sensor to identify the robot’s kinematic parameters and thereby enhance the positioning accuracy. A simulation study demonstrated that our calibration approach is effective, whether or not any measurement noise is present: the position error is improved, inside the robot target workspace, from 12 mm to 0.320 mm, for the maximum values, and from 9 mm to 0.2771 mm, for the mean errors