[論文レビュー] Identification of geometrical and elastostatic parameters of heavy industrial robots

Alexandr Klimchik, Yier Wu+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 26, 2013

Robotic Mechanisms and Dynamics参考文献 11被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、重い産業用ロボットに搭載された重力補償装置を有する機械的パラメータと弾性静的パラメータを特定する手法を提示している。測定誤差を最小限に抑える最適化されたマニピュレータの配置セットを用いることで、エンドエフェクタの位置精度を向上させる。性能指標に基づくキャリブレーションにより、実験的に検証された結果、ばね定数モデルの精度が顕著に向上した。

ABSTRACT

The paper focuses on the stiffness modeling of heavy industrial robots with gravity compensators. The main attention is paid to the identification of geometrical and elastostatic parameters and calibration accuracy. To reduce impact of the measurement errors, the set of manipulator configurations for calibration experiments is optimized with respect to the proposed performance measure related to the end-effector position accuracy. Experimental results are presented that illustrate the advantages of the developed technique.

研究の動機と目的

• 重力補償装置を備えた重い産業用ロボットにおけるばね定数モデルの精度を向上させること。
• エンドエフェクタの位置決めに影響を与える主要な幾何学的および弾性静的パラメータを特定すること。
• 測定誤差の影響を最小限に抑えるために、ロボットの配置セットを最適化すること。
• エンドエフェクタの位置精度と相関する性能指標を定義し、配置選択に活用すること。
• 実際のロボットシステムを用いた実験的結果により、提案手法のキャリブレーション技術を検証すること。

提案手法

• エンドエフェクタの位置誤差に対するパラメータ不確実性の感度を定量化する性能指標を提案し、配置選択を支援する。
• 感度行列の条件数を最大化するように、キャリブレーション用のロボット配置セットを最適化し、パラメータの観測可能性を向上させる。
• 測定データから最小二乗推定を用いて、幾何学的パラメータ（例：リンク長、ジョイントオフセット）および弾性静的パラメータ（例：ジョイントおよび構造的柔軟性）を同定する。
• 重力補償装置をばね定数系に組み込み、その柔軟性挙動への影響を考慮する。
• 複数のエンドエフェクタの姿勢における力・トルクおよび位置測定値を統合し、ばね定数パラメータを推定するキャリブレーションプロセスを実施する。
• 感度に基づく基準を用いて、情報量の増加とパラメータ同定の不確実性低減を実現する配置を選択する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 測定誤差がパラメータ同定に与える影響を最小限に抑えるために、ロボットキャリブレーションの配置セットをどのように最適化できるか。
• RQ2 ばね定数キャリブレーションの過程で、エンドエフェクタの位置精度と最も相関する性能指標は何か。
• RQ3 幾何学的および弾性静的パラメータは、重力補償装置を備えた重い産業用ロボットのばね定数挙動にどのように影響を与えるか。
• RQ4 標準的手法と比較して、提案手法のキャリブレーション法がエンドエフェクタの位置決め精度をどの程度向上させるか。
• RQ5 実世界の重い産業用ロボットに適用した際、この手法の実用的効果は何か。

主な発見

• 最適化された配置選択により、感度行列の条件数が顕著に低減され、パラメータの観測可能性が向上した。
• 実験結果から、キャリブレーション後のエンドエフェクタの位置精度が明確に向上したことが示された。
• 実用的な測定装置を用いて、幾何学的および弾性静的パラメータを高い精度で同定できた。
• ばね定数モデルに重力補償装置を組み込むことで、より正確な柔軟性予測が可能になった。
• 提案された性能指標は、キャリブレーション配置の選定を効果的に支援し、キャリブレーション品質の向上に寄与した。
• 実際の産業用ロボット環境において、本手法は頑健性と実用性を示した。