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簡介

    隨著機器人變得日益成熟，它們已經能夠應用到處理越來越多的工業工序。6自由度（6Dof）機器人能夠執行復雜的動作，因而可以在許多復雜的工業任務當中展示良好的性能，比如碼垛、搬運、涂膠和焊接等。6自由度機器人可以提舉和靈活地操縱重型載荷，并通過復雜的幾何運動對載荷進行精確操控。

    基于其良好的性能和靈活性，6自由度機器人被用來與各種工具相結合，應用于許多不同的任務。但是，每次引入新的工具時，都需要進行精確的重新校準，然后才能發揮這種機器人的能力。重新校準經常既耗費時間又不準確，妨礙了工業過程的順利運作，對生產造成拖延。

    Servotronix創造了一種有效的位置示教方法，可以對6自由度機器人所使用的新工具進行快速校準，并且不必依賴制造商測量或外部傳感器。該方法簡單、準確，對實際應用非常有效。

校準

    6自由度機器人執行任務時需要對工具進行保持和移動。為了達到令人滿意的性能，機器人在工作時必須知道工具的精確位置。每次裝配不同工具時，機器人都必須再次精確地校準。

    校準6自由度機器人有不同的方法。比如與參考部件接觸，使用距離傳感器，以及使用激光干涉儀測量等。此外，可以將外部傳感器，比如攝影系統，裝在機器人的不同位置，以便獲取機器人校準參照物體的精確位置。

    這些方法既耗費時間，又比較復雜。Servotronix開發了一款更加簡單的方法，并且已經實現了卓越的結果。以下我們將對該方法加以說明。

確定工具中心點

    我們使用運動學校準方法來確定工具中心點（TCP），所有機器人定位都是以該點為基準加以定義。TCP定義在世界坐標系下 – 可對世界上的任何一點進行定位的笛卡爾坐標系統 。該坐標系統相對于所述機器人將始終保持靜止。

工具坐標系

    工具坐標系定義了工具的位置和姿態，并且將坐標的零點設在工具的中心點（TCP）。機器人的TCP將會隨著其執行笛卡爾運動而移動到已編程位置。更換工具將會改變工具的坐標系，因此需要重新校準，以便使新的TCP準確到達目標位置。

    在許多機器人應用當中，TCP的運動軌跡意味著機器人工作空間內的復雜路徑，通常為一條變姿態的工具直線路徑。此工具本身需要偶爾更換，甚至需要頻繁更換。每次更換工具時，在機器人恢復操作之前，必須確定并配置一組新的幾何參數。

    在大多數工業應用當中，對于機器人任務編程來說，位置示教是最實用的方法。使用這種方法時，必須具備高精度的工具參數（通常來自制造商），包括工具的角偏移（偏航，俯仰和翻滾）以及笛卡爾偏移，以便生成具有可控的工具姿態的直線路徑。

    但不幸的是，操作者經常會發現工具的幾何參數識別會受到某些制約，比如說：（1）沒有來自制造商關于工具尺寸的資料；（2）沒有可用的硬件協助；（3）無法得知如何將工具安裝到機器人法蘭。在面臨這些限制時，每次更換工具，操作者都必須浪費大量時間去校準工具。

精確評估簡化標定

    Servotronix已經開發出一種方法，用于快速和精確地估算工具幾何參數，無需外部傳感器、視覺或其他協助，也無需拆卸工具。在這種位置示教方法當中，操作者只需將6自由度機器人的TCP放在幾個不同的位姿，然后自動輸入Servotronix的工具尺寸評估算法。該算法可以快速確定新工具的精確校準參數，從而使工具快速投入使用。

    這種校準方法的精度將會隨著工具位姿樣本的增加而提高。我們的實驗表明，使用逆齊次轉換矩陣未必能夠生成期望的結果，但使用最小二乘法將可產生精確的校準值。

Servotronix的方法

    我們使用一個配有工具的6自由度機器人，六個Servotronix高性能CDHD伺服驅動器，以及Servotronix softMC控制器進行測試。我們的方法只涉及分析計算而無需拆卸工具。我們只評估XYZ尺寸，并且假設工具的端點處于恒定的笛卡爾坐標位置。

    不證自明的是，所有指向同一位置的機器人姿態必須位于一個球體上，并且工具端點位于球體中心：

    通過對球體上的點進行測量，即可計算TCP。

其中t代表中心

R2 = (X - Xt)2 + (Y - Yt)2 + (Z – Zt)2

    在方程（1）當中有四個未知參數（R，Xt，Yt，Zt）。X，Y，以及Z值是通過運動學正解加以計算。為了實現可接受的精度，我們的方法要求至少使用四個點來定義一個球體。因此，四個這樣的設置將是：

R2 = (X1 - Xt)2 + (Y1 - Yt)2 + (Z1 – Zt)2

R2 = (X2 - Xt)2 + (Y2 - Yt)2 + (Z2 – Zt)2

R2 = (X3 - Xt)2 + (Y3 - Yt)2 + (Z3 – Zt)2          

R2 = (X4 - Xt)2 + (Y4 - Yt)2 + (Z4 – Zt)2

    通過使用方程減法，我們不僅可以消除未知變量R，并且可以清除方程中的所有非線性組分。這將會生成一組1次多項式方程，可以通過最小二乘法擬合進行求解。如果采用的點多于4個，將會產生更多的方程和更高的精度。

這種按部就班的方法僅需幾分鐘時間即可完成，共需進行至少四次測量，如下所示：

總結

    Servotronix的方法快速、準確、經濟，可以無需拆卸工具進行校準。該方法無需專用硬件，可以節省新工具安裝所需的時間和精力。機器制造商可以很方便地使用這種方法，對6自由度機器人的工具進行快速、精確和幾乎無成本的再校準，從而增強機器人在廣泛應用中的操作平穩性，加快生產速度。