1、 毕业设计 (论文 )外文资料翻译 系 部： 机械工程系 专 业： 机械工程及自动化 姓 名： 学 号： 外文出处： The Internation Journal of Advanced Manufacturing Technology 附 件： 1.外文资料翻译译文； 2.外文原文。 指导教师评语： 签名： 年 月 日 注： 请将该封面与附件装订成册。 (用外文写 ) 附件 1：外文资料翻译译文 应用 坐标测量机的机器人运动学姿态的标定 这篇文章报到的是用于机器人运动学标定中能获得全 部姿态的操作装置 坐标测量机（ CMM）。运动学模型由于操作器得到发展 , 它们关系到基坐标和工件。 工件
2、姿态是从实验测量中引出的讨论 , 同样地是识别方法学。允许定义观察策略的完全模拟实验已经实现。实验工作的目的是描写参数辨认和精确确认。用推论原则的那方法能得到在重复时近连续地校准机器人。 关键字：机器人标定 坐标测量 参数辨认 模拟学习 精确增进 1. 前言 机器手有合理的重复精度 (0.3毫米 )而知名 , 但仍有不好的精确性 (10.0 毫米 )。为了实现机器手精确性，机器人可能要校准也是好理解 。 在标定过 程中， 几个连续的步骤能够精确地识别机器人运动学参数，提高精确性。这些步骤为如下描述： 1 操作器的运动学模型和标定过程本身是发展，和通常有标准运动学模型的工具实现的。作为结果的模型
3、是定义基于厂商的运动学参数设置错误量 , 和识别未知的 ,实际的参数设置。 2 机器人姿态的实验测量法 (部分的或完成 ) 是拿走为了获得从联系到实际机器人的参数设置数据。 3 实际的运动学参数识别是系统地改变参数设置和减少在模型阶段错误量的定义。一个接近完成辨认由分析不同中间姿态变量 P和运动学参数 K的微分关系决定： 于是等价转化得 ： 两者择一 , 问题可以看成为多维的优化问题，这是为了减少一些定义的错误功能到零点，运动学参数设置被改变。这是标准优化问题和可能解决用的众所周知的 方法。 4 最后一步是机械手控制中的机器人运动学识别和在学习之下的硬件系统的详细资料。 包含实验数据的这张纸用
4、于标度过程。 可获得的几个方法是可用于完成这任务 , 虽然他们相当复杂，获得数据需要大量的成本和时间。这样的技术包括使用可视化的和自动化机械 ，伺服控制激光干涉计，有关声音的传感器和视觉传感器 。理想测量系统将获得操作器的全部姿态 (位置和方向 )，因为这 将合并机械臂各个位置的全部信息。上面提到的所有方法仅仅用于唯一部分的姿态 , 需要更多的数据是为了标度过程到进行。 2理论 文章中的理论描述，为了操作器空间放置的各自的位置，全部姿态是可测量的，虽然进行几个中间测量，是为了获得姿态。测量姿态使用装置是坐标测量机 (CMM),它是三轴的，棱镜测量系统达到 0.01毫米的精确。机器人操作器是能校准的， PUMA 560，放置接近于 CMM，特殊的操作装置能到达边缘。图 1显示了系统不同部分安排。在这部分运动学模型将是发展 , 解释姿态估算法，和参数辨认方法。 2.1 运动学 的参数 在这部分，操作器的基本运动学结构将被规定，它关系到完全坐标系统的讨论 , 和终点模型。从这些模型，用于可能的技术的运动学参数的识别将被规定，和描述决定这些参数的方法。
