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什么是工业机器人TCP?

发布时间: 2017-03-18 03:03:16 来源:机器人在线

核心提示: 为了描述一个刚体在空间的位姿,需在物体上固连一个坐标系,然后确定该坐标系位姿(原点位置和三个坐标轴姿态),即需要6个DOF来完整描述该刚体的位姿[1]

为了描述一个刚体在空间的位姿,需在物体上固连一个坐标系,然后确定该坐标系位姿(原点位置和三个坐标轴姿态),即需要6个DOF来完整描述该刚体的位姿[1]。对于工业机器人,需要在末端法盘安装工具(Tool)来进行作业。为了确定该工具(Tool)的位姿,在Tool上绑定一个工具坐标系TCS (Tool Coordinate System),TCS的原点就是TCP(Tool Center Point,工具中心点)。在机器人轨迹编程时,需要将TCS在其他坐标系的位姿记录到程序中执行。TCP类型的有:常规TCP,固定TCP,动态TCP。

01

常规TCP:随机器人本体一起运动

工业机器人一般都事先定义了一个TCS,TCS的XY平面绑定在机器人第六轴的法兰盘平面上,原点则与法兰盘中心重合。虽然可以直接使用默认的TCP,但是在实际使用时,比如焊接,用户通常把TCP点定义到焊丝的尖端(实际上是焊枪tool的坐标系在tool0坐标系的位姿),那么程序里记录的位置便是焊丝尖端的位置,记录的姿态便是焊枪围绕焊丝尖端转动的姿态。

02

固定TCP

将TCP定义为机器人本体以外静止的某个位置。常应用在涂胶上,胶罐喷嘴静止不动,机器人抓取工件移动。其本质是一个工件坐标。

03

动态TCP

随着更复杂的应用,TCP可以延伸到机器人本体轴外部(外部轴),应用在TCP需要相对法兰盘做动态变化的场合。

随着工业的发展进程,工业自动化技术逐渐成熟。越来越多的高精密、高复杂程度的制造工业对生产精度提出了更高的需求,这大大推动了工业生产中机器人的使用。

TCP精度测试原因

随着全球工业自动化生产的持续升级,作为生产自动化主要实现手段之一的工业机器人在工业生产中得到了越来越广泛的应用,不仅已广泛应用于搬运、喷漆、焊接等作业,而且也开始应用于诸如自动装配、尺寸检测等超精密作业。现在机器人厂家生产的机器人重复定位精度比较高,绝对定位精度却很低,仅为毫米级,无法达到高精度加工的要求。

TCP精度测试分析依据在机器人加工、装配过程中不可避免地要产生误差,机器人作业过程中的磨损也会使运动副间产生间隙,而且实际构件都具有弹性,高速运动时在惯性力、重力和外力作用下势必会产生弹性变形和震动等问题。工业机器人是由运动学模型(如图1所示)控制的,在运动学模型中所导致的的结构参数是设计值,这与实际结构参数之间不可避免地存在误差,导致机器人无法严格按照预期位姿要求进行运动,直接测量这些结构参数往往很困难。

不过,这些结构参数误差必定会通过一定的形式反映出来,最直接的体现就是末端执行器的TCP精度。测试机器人末端执行器的TCP精度能推导机器人的误差源,然后通过启帆精度分析离线软件仿真(如图2所示)分析,可以清楚的发现误差对机器人末端执行器的影响,根据离线仿真分析,合理的分配与控制各个影响因子可达到提高机器人末端执行器的运行精度的目的。

图1 运动学模型

图2仿真分析

TCP精度的检测

根据机器人误差源的分析,如何检测得到有效的处理数据是TCP精度测试过程中一个重要的环节,工业机器人精度的测量是提高TCP精度的一个极其重要的因素,它是结构参数辨认精度。任何一个测量过程都是包括测量对象、计量单位、测量方法和测量精度这四个要求。要准确可靠地进行测量,必须对这四个要素进行全面的分析、正确的选用。因此,制定正确的检测方案是关键,影响着整个TCP精度测试的分析:

图3精度检测标定方案

图4 激光跟踪仪空间检测

激光跟踪仪具有高分辨率,工作空间大,非接触测量等优点。同时,使用激光跟踪仪标定机器人不再需要其他的测量工具,省去了标定测量工具的繁琐。通过激光跟踪仪的检测得到的数据(如图4所示),处理可得到机器人的连杆参数,减速比和形位结构等,然后根据软件程序(如图5所示)对TCP检测试验的数据分析处理。


图5 软件程序数据处理

TCP精度测试结果

从机器人自身的运动约束出发,识别和构建机器人运动学模型坐标系,通过位姿测量的方式,以机器人末端的实际位姿与其名义位姿之差值作为参数辨识程序的输入,根据建立的静态位姿误差模型计算得到了机器人运动学参数的误差,进而对机器人控制程序中的运动学参数进行了修正,获得了末端位姿与关节变量的精确变换,提高了机器人的TCP精度。

为了检测TCP精度提高的效果,在空间不同位置排放标定杆,通过空间不同定点位置姿态的改变,观察末端执行器相对定点偏移量的大小,作为评定机器人末端执行器的TCP精度的依据,测试效果如下所示,可以看出启帆机器人TCP精度测试效果无疑完全达到了要求!



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