三维表面扫描机器人误差建模与补偿方法.pdf

学兔兔 第 48卷第 l3期 机 械 工 程 学 报 V_01．48 N0．13 2012年 7 月 JOURNALOFMECHANICALENGINEE G Ju1． 2O 12 Dol： 10．3901／JM E．2012．13．061 三维表面扫描机器人误差建模与补偿方法水 吴德烽 李爱国2 (1．集美大学轮机工程学院 厦门 361021； 2．大连海事大学 自动化研究中心 大连 116026) 摘要：对于三维表面扫描机器人系统，整个系统的测量误差主要来源于如下几个环节：机器人的本体定位误差、线结构光传 感器的数据采集误差和手眼矩阵带来的误差。对于以上环节的各个部分，可以看成是局部过程 。不论各个环节或部分的误差 为多大，最后的误差均归结于所得到的测量数据。然而，整个系统的误差模型很难通过解析方法得到。为了提高系统的测量 精度，通过微粒群径向基神经网络建立系统的误差模型，网络的输入选择激光条纹图像坐标系中的坐标，输出选择为经过迭 代最近点算法配准后的最近点与测量点之间的误差。利用微粒群算法优化初始所得的神经元中心和宽度，在相同网络性能的 前提下，压缩了网络的规模。在测量过程中利用所建立的误差网络模型将测量误差得以补偿，通过实际的试验验证该方法提 高系统测量精度的有效性。 关键词：三维表面扫描 机器人 误差建模与补偿 微粒群径向基神经网络 中图分类号：TH825 ErrorM odelingandCompensationApproachfor Three—dimensionalSurfaceScanningRobot WU Defeng LIAiguo (1．MarineEngineeringInstitute，JimeiUniversity,Xiamen361021； 2．AutomationResearchCenter,DalianMaritimeUniversity,Dalian116026) Abstract：Forthe three—dimensionalsurface scanningroboticsystem，the system measuringaccuracymainly dependson hte following aspects：Robotpositioning accuracy，line structured lightvision sensormeasuring accuracy，hand to eyecalibration accuracy．ThethreeaspectsmentionedaboveCna beconsideredaspartones．Whateverhow mucherrorwillhtesethreeaspectsbe， thefinalerrorwillbereflectedintheobtainedmeasuringdata．Howew~．r，hteerrormodelofthesystem isdifficulttobeestablished via mahtematicalmodels．Asto enhna cethe system measuring accuracy，the errormodelis constructed via particle swarm optimization-radialbasisfunctionneuralnetwork(PSO-RBFNN)．TheinputofPSO-RBFNNischosenastheimagecoordinatesof laserstripes，whiletheou~utofPSO-RBFNN ischosenastheerro