New Method and Portable Measurement Device for the Calibration of Industrial Robots
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an automated calibration method for industrial robots, based on the use of (1) a novel, low-cost, wireless, 3D measuring device mounted on the robot end-effector and (2) a portable 3D ball artifact fixed with respect to the robot base. The new device, called TriCal, is essentially a fixture holding three digital indicators (plunger style), the axes of which are orthogonal and intersect at one point, considered to be the robot tool center point (TCP). The artifact contains four 1-inch datum balls, each mounted on a stem, with precisely known relative positions measured on a Coordinate Measuring Machine (CMM). The measurement procedure with the TriCal is fully automated and consists of the robot moving its end-effector in such as a way as to perfectly align its TCP with the center of each of the four datum balls, with multiple end-effector orientations. The calibration method and hardware were tested on a six-axis industrial robot (KUKA KR6 R700 sixx). The calibration model included all kinematic and joint stiffness parameters, which were identified using the least-squares method. The efficiency of the new calibration system was validated by measuring the accuracy of the robot after calibration in 500 nearly random end-effector poses using a laser tracker. The same validation was performed after the robot was calibrated using measurements from the laser tracker only. Results show that both measurement methods lead to similar accuracy improvements, with the TriCal yielding maximum position errors of 0.624 mm and mean position errors of 0.326 mm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».