基于CAD的三维形貌测量机器人轨迹规划与精度控制

"三维形貌测量机器人的轨迹规划技术" 本文主要探讨了三维形貌测量机器人在面对具有深孔特征的异型曲面测量任务时，如何进行有效的轨迹规划以提高测量精度和效率。作者提出了两种关键方法：基于CAD数模提取信息的自适应布点方法和基于法向精度控制的轨迹规划测量方法。 首先，自适应布点方法是利用CAD模型中的几何信息来优化测量点的分布。对于深孔等复杂特征，这种方法能确保关键区域得到充分覆盖，同时避免不必要的测量点，从而减少测量时间和提高数据采集的针对性。这一步骤对于确保测量的全面性和准确性至关重要。 其次，基于法向精度控制的轨迹规划则关注于测量过程中机器人的运动路径。通过采用高阶多项式插值法，可以生成平滑的机器人位移、速度和加速度曲线，这对于保持测量的稳定性、减少机械振动和提高测量精度具有积极作用。仿真分析证实了这种方法的有效性，能够得到理想的运动轨迹。 在实际的形貌测量实验中，通过对TCP（Tool Center Point）的位置和角度偏差进行分析，结果显示位置偏差小于0.092 mm，角度偏差在0.19°以内。这些数据表明，所提出的轨迹规划方法不仅能够满足高精度测量的要求，而且具有良好的稳定性。 此外，关键词“测量”、“形貌测量”、“机器人”和“轨迹规划”揭示了文章的核心内容。该研究涉及了机器人自动化测量的前沿技术，特别是对于形貌测量的精细化和智能化，对提升制造业的检测能力和产品质量有着积极的推动作用。同时，这一工作也为后续相关领域的研究提供了理论基础和技术参考。 这篇研究通过创新的自适应布点和轨迹规划策略，解决了深孔特征异型曲面的三维形貌测量难题，提升了测量的精度和效率。这些成果对于工业检测、质量控制以及精密制造等领域具有重要的应用价值。