机器人论文的研究方法（机器人论文的研究方法(7)-机器人

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机器人论文的研究方法（机器人论文的研究方法(7)

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摘要：

图1 复合学习控制框图

图2 末端位置跟踪（复合学习控制）

针对柔性机械臂存在非最小相位问题，该论文采用输出重定义的方法进行动力学变换得到输入输出子系统以及内动态子系统。针对输入输出子系统，考虑动力学不确定分析智能学习误差隐含信息，给出了基于平行估计的智能学习策略提升智能学习的准确性与快速性。具体设计方案见图1，相关跟踪结果见图2。所给出的两种性能增强自适应控制方案均实现了柔性机械臂末端跟踪精度提升，对于实际系统应用具有重要潜在价值。

高精度工业机器人：

高精度工业机器人中的精度指标很有多种，例如重复定位精度、重复姿态精度、绝对位姿精度、空间路径精度、线速度跟踪精度、角速度跟踪精度等等，在设计这些评测指标时，同样会遇到上述的各种限制。

庆幸的是，由于目前工业机器人的应用领域仍然还不是非常广泛（相对于人类整个的生产活动），因此当前只对重复定位精度和绝对位姿精度有较高的要求，这两个指标已经有了一些大概的共识。

现在主流的工业机器人，重复定位精度高于±0.02mm，全工作空间内绝对定位精度高于±1mm，基本可以说是“高精度”机器人了。

既然没有明确的定义，那什么情况下可以把自己的机器人称为“高速”和“高精度”的？当前的主流做法其实很简单：既然无法对不同大小，不同构型的机器人提供统一的评价指标，那就按照不同的机器人种类（一般按目标应用领域来分），分别给出评价方法。

比如说在小型6轴机器人领域（用于小型工件加工，如3C领域），一般以标准节拍时间来作为速度性能指标的评价标准。标准节拍时间是指：机器人携带1公斤的负载，从起点开始，向上移动25mm，平移300mm，向下运动25mm，然后沿路径返回起点这样一个过程所耗费的时间，如下图（图中是NACHI的MZ07系列，标准节拍时间为0.31s）：

目前行业内顶级水平，可以将该指标控制在0.4s以下，比如EPSON的C4系列为0.37秒，C8系列为0.31秒，DENSO的VS系列可以做到0.33秒。再比如在码垛/搬运领域，主要是搬运外形统一，重量比较大的物品，一般是以每小时最多可搬运多少次来评价速度，这个指标同样可以抽象为一个类似小机器人的标准节拍时间，只不过由于臂展增加，往返距离会相应变大（60kg负载，向上400mm，平移2000mm，向下400mm，然后按原路径返回起点），如下图：

ABB IRB460码垛机器人，一个小时内最多可完成2190次标准节拍，NACHI的LP系列每小时可完成1800次标准节拍。

最后，附赠一个ABB高精度机器人的视频：

（ABB Robotics - Fanta Can Challenge- Level II - Superior Motion Control）

文章来源：《机器人》网址: http://www.jqrzzs.cn/zonghexinwen/2022/1209/2005.html