机器人运动学标定方法研究现状分析

"这篇论文是关于机器人运动学标定的研究综述，涵盖了基于运动学模型的几何参数标定、机器人自标定、神经网络的正标定和逆标定等方法，讨论了各种方法的特点、问题及当前研究进展，并探讨了多机器人协作系统标定和未来发展方向。该文由王东署和迟健男撰写，受到了国家‘863’计划的资助。" 在机器人领域，运动学标定是至关重要的，因为它直接影响到机器人的精度和工作性能。这篇论文首先关注基于运动学模型的几何参数标定，这是标定的基础，通过测量机器人关节角度和末端执行器位置之间的关系来确定机器人各关节的几何参数。这种方法的优点在于理论基础扎实，但缺点是需要大量精确的测量数据，而且对初始参数的依赖性强。 接着，论文介绍了机器人自标定，这是一种自我调整和校准的过程，允许机器人在工作环境中不断优化其内部模型，以适应实际运行中的变化。自标定可以减少对外部设备的依赖，但往往需要复杂的算法支持，并且可能受到环境因素和传感器噪声的影响。 神经网络在正标定和逆标定中的应用是近年来研究的热点。神经网络以其强大的非线性建模能力，能够处理复杂和非结构化的标定问题。正标定涉及从关节空间到笛卡尔空间的位置转换，而逆标定则是相反的过程。利用神经网络可以实现快速和灵活的标定，但训练过程可能复杂，需要大量的样本数据，且可能存在过拟合的风险。 论文还涉及了多机器人协作系统的标定问题，这是一个更具挑战性的领域，因为需要考虑多个机器人之间的相互影响和协调。在多机器人系统中，标定不仅要确保单个机器人的精度，还要保证它们之间的一致性和协同性。 最后，作者对运动学标定的未来发展进行了展望，可能的方向包括更智能的自适应标定算法、在线标定技术、以及利用深度学习等先进方法提高标定的精度和鲁棒性。此外，随着机器人技术的发展，实时性、动态适应性和环境交互性的标定需求将更加突出。 这篇论文全面概述了机器人运动学标定的各个方面，为研究人员提供了宝贵的参考，有助于推动机器人标定技术的进一步发展。