Метод решения обратной задачи кинематики мехатронного объекта в рамках концепции разделения измерительного и физического пространств движения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассмотрены вопросы повышения точности управления сложными мехатронными объектами в робототехнике и прецизионных системах. Решена проблема несовпадения измерительного и физического пространств мехатронных объектов. Несовпадение измерительного и физического пространств возникает изза погрешностей изготовления мехатронных объектов, нестабильности характеристик датчиков механических исполнительных систем и иных систематических факторов. Предложен метод решения обратной задачи кинематики, основанный на кусочно-линейном преобразовании и определении ориентации осей физического пространства с использованием концепции разделения пространств (измерительного, физического и обобщённого). Для построения матрицы преобразования использованы направляющие косинусы осей физического пространства, что позволяет уменьшить погрешность позиционирования в реальных условиях. Предложен алгоритм коррекции матрицы направляющих косинусов, связывающей координаты в разных пространствах. Экспериментальная часть выполнена на монорельсовом триптероне (МГТУ «СТАНКИН», Россия). С помощью лазерного трекера Leica LTD800 (Leica Geosystems AG, Швейцария) оценены погрешности позиционирования при использовании традиционного метода (на основе идеальной модели) и модифицированного подхода с учётом искажений. Результаты показали уменьшение суммарной погрешности с 5,69 мм до 3,41 мм (на 40,1 %) в 11 контрольных точках. Основное преимущество метода решения обратной задачи кинематики – возможность компенсации систематических погрешностей без точного измерения геометрических параметров мехатронного объекта. Полученные результаты применимы в промышленной и коллаборативной робототехнике, медицинских манипуляторах и других системах, где критична точность пространственного управления. Полученные результаты вносят вклад в развитие методов калибровки мехатронных объектов с неидеальной геометрией.

Об авторах

М. М. Стебулянин

Московский государственный технологический университет «СТАНКИН»

Email: mmsteb@rambler.ru
ORCID iD: 0009-0007-3443-0593
SPIN-код: 4389-1120

Ярослав Игоревич Пимушкин

Московский государственный технологический университет «СТАНКИН»

Email: yaroslav-pimushkin@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0009-7359-9871
SPIN-код: 4853-4088

Список литературы

  1. Григорьев С. Н., Телешевский В. И., Глубоков А. В. и др. Проблемы метрологического обеспечения подготовки производства в машиностроении. Измерительная техника, (5), 27–29 (2012). https://elibrary.ru/pbbtxz
  2. Григорьев С. Н., Мастеренко Д. А., Телешевский В. И., Емельянов П. Н. Современное состояние и перспективы развития метрологического обеспечения машиностроительного производства. Измерительная техника, (11), 56–59 (2012). https://elibrary.ru/pjwdxh
  3. Spong M. W., Hutchinson S., Vidyasagar M. Robot Modeling and Control. New York, Wiley (2006).
  4. Siciliano B., Sciavicco L., Villani L., Oriolo G. Robotics: Modelling, Planning and Control. London, Springer (2010). https://doi.org/10.1007/978-1-84628-642-1
  5. Craig J. J. Introduction to Robotics: Mechanics and Control. Boston, Pearson (2017).
  6. Kong Y., Yang L., Chen C., Zhu X., Li D., Guan Q., et al. Online kinematic calibration of robot manipulator based on neural network. Measurement, 238, 115281 (2024). https://doi.org/10.1016/j.measurement.2024.115281 ; https://elibrary.ru/mwekmd
  7. Zhang J., Lou Z., Fan K.-C. Accuracy improvement of a 3D passive laser tracker for the calibration of industrial robots. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 81, 102487 (2023). https://doi.org/10.1016/j.rcim.2022.102487 ; https://elibrary.ru/samjzs
  8. Пимушкин Я. И., Стебулянин М. М. Коррекция объёмной точности портальной системы с помощью лазерного трекера. Вестник МГТУ «СТАНКИН», 64(1), 80–86 (2023). https://doi.org/10.47617/2072-3172_2023_1_80 ; https://elibrary.ru/euwczn
  9. Пимушкин Я. И., Стебулянин М. М., Мастеренко Д. А. К проблеме лазерной коррекции объёмной погрешности многокоординатных машин с портальной кинематикой. Контроль. Диагностика, 26(12(306)), 46–53 (2023). https://doi.org/10.14489/td.2023.12.pp.046-053 ; https://elibrary.ru/ggbylg
  10. Серков Н. А. Точность многокоординатных машин с ЧПУ: Теоретические и экспериментальные основы. Москва, Ленанд (2015).
  11. Лурье А. И. Аналитическая механика. Физматлит, Москва (1961).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».