(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211001385.4 (22)申请日 2022.08.19 (71)申请人 昆明理工大 学 地址 650093 云南省昆明市五华区学府路 253号 (72)发明人 何朝银　陈明方　梁鸿健　姚国一　 张永霞　黄良恩　朱恩枭　成之煜　 赵煜莹　莫翔　张立朋　郑仕高　 (74)专利代理 机构 昆明人从众知识产权代理有 限公司 5 3204 专利代理师 陈波 (51)Int.Cl. B25J 9/16(2006.01) B25J 13/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于优化算法的并联机器人误差补偿 方法、 系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于优化算法的并联机 器人误差补偿方法、 系统。 本发明首先在机器人 的动平台和静平台上建立了动坐标系和静坐标 系， 并将驱动杆与动、 静平台的交点在各自坐标 系上以向量的形式表示出来， 通过坐标变换求出 了机器人位姿参数与驱动杆长的关系式； 接着以 驱动杆长误差最小建立了目标函数， 通过粒子群 算法对目标函数的最小值进行寻优， 以获得位姿 补偿量和驱动杆补偿量； 最后将采用激光跟踪仪 测得的数据代入 该算法验证得出， 该算法补偿效 果显著。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 115431265 A 2022.12.06 CN 115431265 A 1.一种基于优化 算法的并联机器人误差补偿方法， 其特 征在于： 包括： 依据建立的坐标系， 获得并联机器人的驱动杆长与位姿参数的关系式； 将机器人的理想轨迹分为t个离散点， 每个离散点对应的理想杆长为Lit*； 并联机器人 按预定的理想轨迹运行， 使用测量设备将并联机器人目标轨迹分成对应的t个离散点进行 测量， 获得机器人的实际测量 位姿Pt； 其中， i为并联机器人的第i条驱动杆； 依据并联机器人的驱动杆长与位姿参数的关系式， 获得测量位姿Pt对应的实际驱动杆 长度Lit； 依据每个离散点对应的理想杆长为Lit*、 实际驱动杆长度Lit及引入的每个点对应的驱 动杆补偿量ΔLit， 建立目标函数 其中， n表示并联机器人驱动杆的数量； 采用优化算法对目标函数最小值进行寻优， 获得驱动杆长补偿量ΔLit和对应的机器人 的位姿补偿量ΔPt。 2.根据权利要求1所述的基于优化算法的并联机器人误差补偿方法， 其特征在于： 所述 依据建立的坐标系， 获得并联机器人的驱动杆长与位姿参数的关系式， 包括： 分别在并联机器人动平台和静平台上建立动坐标系和静坐标系； 将各驱动杆与动平台的铰接点以向量的形式在动坐标系上表示， 获得动 坐标系上表示 的各向量； 将各驱动杆与静平台的铰接点以向量的形式在静坐标系 上表示， 获得静坐标系 上表示的各向量； 依据动坐标系到静坐标系的转换矩阵、 动坐标系上表示的各向量， 获得动坐标系上的 各向量转换到静坐标系下的表示； 依据动坐标系上的各向量转换到静坐标系下的表示、 静坐标系上表示的各向量， 获得 并联机器人的驱动杆长与位姿参数的关系式。 3.根据权利要求2所述的基于优化算法的并联机器人误差补偿方法， 其特征在于： 所述 分别在并联机器人动平台和静平台上建立动坐标系和静坐标系， 具体为： 以动平台一条边 的中心点 为原点建立动坐标系， 以静平台一条边的中心点 为原点建立静坐标系。 4.根据权利要求2所述的基于优化算法的并联机器人误差补偿方法， 其特征在于： 所述 依据动坐标系到静坐标系的转换矩阵、 动坐标系 上表示的各向量， 获得动坐标系 上的各向 量转换到静坐标系下的表示， 具体为： 使用转换矩阵左乘动坐标系上表示的各向量， 将相乘 的结果与动坐标系原点在定坐标系下的表示相加， 获得动坐标系上的各向量转换到静坐标 系下的表示。 5.根据权利要求2所述的基于优化算法的并联机器人误差补偿方法， 其特征在于： 所述 依据动坐标系 上的各向量转换到静坐标系 下的表示、 静坐标系 上表示的各向量， 获得并联 机器人的驱动杆长与位姿参数 的关系式， 具体为： 将动坐标系 上的各向量转换到静坐标系 下的表示与静坐标系上表示的对应向量相减取绝对值， 得到并联机器人的驱动杆长与位姿 参数的关系式。 6.根据权利要求1所述的基于优化算法的并联机器人误差补偿方法， 其特征在于： 所述 优化算法为粒子群算法、 遗传算法。 7.一种基于优化 算法的并联机器人误差补偿系统， 其特 征在于： 包括： 第一获得模块， 用于依据建立的坐标系， 获得并联机器人的驱动杆长与位姿参数的关权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115431265 A 2系式； 第二获得模块， 用于将机器人的理想轨迹分为t个离散点， 每个离散点对应的理想杆长 为Lit*； 并联机器人按 预定的理想轨迹运行， 使用测量设备将并联机器人目标轨迹分成对应 的t个离散点进行测量， 获得机器人的实际测量位姿Pt； 其中， i为并联机器人的第i条驱动 杆； 第三获得模块， 用于依据并联机器人的驱动杆长与位姿 参数的关系式， 获得测量位姿Pt 对应的实际驱动杆长度Lit； 目标函数建立模块， 用于依据每个离散点对应的理想杆长为Lit*、 实际驱动杆长度Lit及 引入的每个点对应的驱动杆补偿量ΔLit， 建立目标函数 其中， n表示并 联机器人驱动杆的数量； 第四获得模块， 用于采用优化算法对目标函数最小值进行寻优， 获得驱动杆长补偿量 ΔLit和对应的机器人的位姿补偿量ΔPt。 8.一种终端设备， 其特征在于： 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器上并可被所 述处理器运行的程序， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1 ‑6中任意一项所述的 基于优化 算法的并联机器人误差补偿方法。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于： 所述计算机可读存储介质包括存储的程序， 其中， 在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1 ‑6中任意 一项所述的基于优化 算法的并联机器人误差补偿方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115431265 A 3