工业机器人校准步骤【教程】
校准机器人的过程绝非易事。即使是简单的机器人，也必须考虑许多不同的变量。在编程时必须考虑例如机器人的几何形状及其周围环境。对于具有许多运动部件的机器人，这可能很难组织。进行工业机器人校准是为了确保机器人的各个功能部件不会相互干扰，也不会受到环境的干扰。
工业机器人校准有两个主要方面：运动学校准和动态校准。无论运动学和动力学关心的是机器人的各部分的运动。运动学通常关注机器人零件的运动，而不考虑这些零件运动的机制。动态机器人校准更关注机器人本身的各个部分，而不是它们在空间中的精确位置。例如，动态标定考虑了摩擦和质量，而运动标定与空间位置有关。
工业机器人校准过程的四个主要步骤
1、建模
建模基本上是一种数学模型，它尽可能地描述了机器人的运动学模型。对于工业机器人，常用的建模方法是基于使用均质矩阵来表示与机器人关节相关联的参考系的转换的方法。完整的运动学模型应包括运动学误差（例如链节长度误差）。通过建模，更容易找出较大误差在哪里以及在哪里寻找良好的校准。
对于并行机器人，很少采用上述的方法。运动模型是根据机器人的类型定义的。这里应注意，在非运动学校准的情况下，还应考虑所研究的非运动学误差（例如，刚度和反冲）的模型。
2、测量
该步骤在校准过程中非常重要，因为它允许收集将用于识别参数错误的数据。测量方法和所使用的仪器取决于识别方法。但是，常用的方法涉及使用3D测量设备测量机器人末端执行器的位置。我们应该非常仔细地选择测量工具，因为它应该比机器人的预期精度更精确。
3、识别
识别包括确定工业机器人校准的参数错误。有两种主要方法：前向校准，它包括通过较小化残余位置误差或通过较小化关节角度误差来进行识别。第二种方法称为反向校准。该方法包括测量和确定每个关节的误差。
4、验证
识别出参数错误后，工业机器人控制器会考虑使用此数据，以创建机器人使用的模拟模型，该模型应与真实模型相似。结果，应该提高机器人精度。因此，验证允许确认机器人参数的识别值的有效性。
这仍然是校准机器人的真正通用方法。为了消除尽可能多的错误，我们可能需要非常仔细地查看每个步骤，并将这些步骤紧密地应用于我们的机器人应用程序。
