산업용 로봇의 절대 정밀도는 종합적인 성능을 평가하는 중요한 지표 중 하나입니다. 그러나 로봇은 가공 오류, 조립 오류, 부품 마모, 말단 부하 변화 및 온도 영향과 같은 많은 요인의 영향을 받기 때문에 정확도가 영향을 받을 수 있습니다. 이것은 위성 고정밀 조립 및 항공기 통합 조립과 같은 응용 분야에 불리합니다. 산업용 로봇의 지속적인 개발 및 적용으로 운동 정밀도에 대한 요구 사항이 점점 더 높아지고 있습니다. 따라서 로봇의 절대 정밀도를 향상시키는 것은 현재 시급히 해결해야 할 문제 중 하나입니다.
퉁지대학교 항공우주 및 역학 대학의 연구원들은 산업용 로봇의 절대 정확도를 높이기 위해 모션 캡처 시스템과 인공 신경망(ELM)을 사용하는 새로운 보정 방법을 제안했습니다.제안된 방법은 기존의 교정 방법과 비교하여 자세 정확도 측면에서 더 큰 개선을 달성할 수 있습니다.연구는 다양한 분야에서 산업용 로봇의 성능과 효율성을 향상시키는 새로운 방법을 제공합니다.
검증 실험
로봇을 8대의 모션 캡처 렌즈의 기하학적 중심에 배치합니다.알루미늄 중공 장치를 볼트로 엔드 이펙터에 고정하고 로봇의 각 관절 포인트와 엔드 이펙터에 총 90개의 반사 식별 포인트를 약 15개 배치합니다.실험 과정에서 로봇의 500가지 자세 동작을 연구 대상으로 무작위로 선택했습니다.NOKOV 모션 캡처 시스템을 사용하여 로봇의 연속 모션 상태를 측정하고 로봇 각 관절의 위치 및 자세 정보를 얻으며 후속 DH 매개변수 보정에 사용됩니다.마지막으로 표준 편차의 노름을 사용하여 보정 방법을 평가하고 이를 기존의 개선된 스포츠 스쿨 준법과 비교했습니다.
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