[发明专利]基于遗传算法的六自由度串联机器人误差标定方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的六自由度串联机器人误差标定方法，其步骤如下：

步骤1.建立机器人D-H误差模型，建立机器人的实际模型；

步骤1.1建立机器人D-H误差模型，规定两个相连的连杆轴线分别为i和i-1，连杆轴线i和i-1的公法线设为连杆长度a_i-1，两个相连的连杆所形成的夹角设定为扭角α_i-1，两条公法线和距离为连杆偏距d_i，a_i-1和a_i之间的夹角为θ_i，称为关节角；

机器人D-H误差模型由连杆长度a、相连连杆的夹角α、杆偏距d、a_i-1和a_i之间的夹角θ_i四个参数组成，i＝1,2,3,4,5,6；

步骤1.2建立机器人的实际模型，两个相连连杆轴线i和i-1间的模型的表达式为：

其中，为传递矩阵，表示机器人坐标系之间的传递关系，Z_i-1表示连杆轴线i-1的Z轴，X_i表示连杆轴线i-1的X轴；θ_i表示关节角；d_i表示连杆偏距；a_i为扭角；c为cos；s为sin；Rot(*)为旋转矩阵；

步骤2.将机器人末端对齐到同一点并记录关节数据；

在机器人末端法兰放置针尖工装,各轴大角度运动对齐到同一个点位，点位对齐至少4个点；

记录各个点的关节角θ₁～θ₆数据；

步骤3.将机器人关节误差修正参数作为初始种群进行编码；

将机器人零位误差Δθ₁～Δθ₆作为遗传算法的染色体，进行编码随机建立多个个体建立初始种群，该种群作为遗传算法的第一代种群，对其选择，交配和突变操作产生新一代个体；

步骤4.代入关节误差修正参数计算出末端工具坐标数值；通过遗传算法取得最优解后，将机器人运动到初始零位，各关节将最终修正误差参数作为补偿参数修正机器人零位，并在控制器中输入精确TCP工具数值；具体如下：

将对齐的点位θ₁～θ₆都减去初始化的零位误差Δθ₁～Δθ₆，得到的点位θ₁'～θ₆'；将新得到的点位θ₁'～θ₆'代入D-H模型，得到这些点位机器人末端法兰TCP中心的世界坐标，对这些坐标拟合球面并计算出初始TCP工具数值Tool＝[x,y,z]；

步骤5.根据工具坐标数值计算工具的一致性误差和点位误差之和R；

机器人D-H误差模型中代入计算好的初始TCP工具数值Tool，得到对点的各个点位末端尖点世界坐标值得到末端一致性误差

假设(x₁ y₁ z₁)与(x₂ y₂ z₂)的距离为P₁，以此类推(x_n-1 y_n-1 z_n-1)与(x_n y_n z_n)的距离为P_n-1，得到点位误差

得到总的判断依据误差R＝R₁+R₂；

步骤6.将R作为遗传算法的适应度函数，计算误差修正参数Δθ₁'～Δθ₆'；

步骤7.重复上述步骤3到6，直到适应度函数或者迭代的次数满足程序的结束条件，得到误差修正参数，然后转至步骤8；

步骤8.对Δθ₁'按照从Δθ₁'-0.5到Δθ₁'+0.5每间隔0.1度形成10种情况，其他Δθ₂'～Δθ₆'同理处理得到总计10⁶组合,求解出误差R值最小的组合,采用穷举法进行优化后，获取最终修正误差参数Δθ₁”～Δθ₆”；

步骤9.根据获得的最终修正误差参数Δθ₁”～Δθ₆”，计算出精确TCP工具数值Tool’；

将机器人运动到初始零位，各关节将最终修正误差参数Δθ₁”～Δθ₆”作为补偿参数重新回零，并在控制器中输入精确TCP工具数值Tool’。