一种基于POE公式的最小模型与视觉测量的机器人标定方法

石怀涛，张执锦，祁若龙，冯大阔

(1.沈阳建筑大学高档石材数控加工装备与技术国家地方联合工程实验室，辽宁 沈阳 110168；2.沈阳建筑大学机械工程学院，辽宁 沈阳 110168；3.中国建筑第七工程局有限公司，河南 郑州 450000)

随着机器人应用范围越来越广泛，对于机器人的定位精度有了更高的要求，尤其是机器人的绝对定位精度问题亟待解决。机器人的几何误差是影响自身绝对定位精度的主要因素，包括连杆的制造、装配精度以及运动学误差等。其中影响最大的是运动学误差，因此机器人运动学参数标定成为一种提高机器人绝对定位精度的有效方法[1]。

运动学参数标定主要分为以下四个步骤:①机器人运动学建模；②末端位姿真实值测量；③运动学参数辨识；④误差补偿[2]。笔者重点研究运动学标定的前两个步骤，建模就是通过寻找最优函数来描述运动学参数误差，运动学标定模型应该满足:完整性、连续性、最小性[3]。对于运动学标定建模，DH模型是使用最早、应用最广泛的模型，但是DH模型在相邻关节接近平行时，会产生奇异性问题[4]，为了消除这个问题，很多研究人员采用了MDH模型[5-6]，先后提出了各种具有冗余参数的运动学模型，例如，S模型、CPC和MCPC模型，除了以上模型外，F.C.Park[7]和K.Okamura[8]提出一种基于POE公式的标定模型，机器人关节轴线(转动关节或移动关节)可以用旋量表示，由于李代数与李群之间的光滑映射，使得这个模型避免了奇异性。Y.Lou等[9]提出了基于POE公式建立的模型中存在的关节偏置误差可以转化为关节旋量误差，无需识别。……