Calibration experiments planing for identification of manipulator elastostatic parameters

eng Article in English DOI:

send Alexandr Klimchik , Anatol Pashkevich , Yier Wu , Stéphane Caro , Benoît Furet Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes, France

Download Article

Abstract

The paper is devoted to the elastostatic calibration of industrial robots, which are used for precise machining of largedimensional parts made of composite materials. In this technological process, the interaction between the robot and the workpiece causes essential elastic deflections of the manipulator components that should be compensated by the robot controller using relevant elastostatic model of this mechanism. To estimate parameters of this model, an advanced calibration technique is applied that is based on the non-linear experiment design theory, which is adopted for this particular application. In contrast to previous works, it is proposed a concept of the user-defined test-pose, which is used to evaluate the calibration experiments quality. In the frame of this concept, the related optimization problem is defined and numerical routines are developed, which allow to generate optimal set of manipulator configurations and corresponding forces/torques for a given number of the calibration experiments. Some specific kinematicconstraints are also taken into account, which insure feasibility of calibration experiments for the obtained configurations and allow avoiding collision between the robotic manipulator and the measurement equipment. The efficiency of the developed technique is illustrated by an application example that deals with elastostatic calibration of the serial manipulator used for robot-based machining.

Keywords

elastostatic calibration, experiment design, industrial robot, industry-oriented performance measure, test-pose based approach

Projektowanie eksperymentów kalibracyjnych identyfikacji parametrów elastotyczności manipulatorów

Streszczenie

Artykuł jest poświęcony elastostatycznej kalibracji robotów przemysłowych, których używa się do precyzyjnej obróbki elementów o dużych gabarytach, wykonanych z materiałów kompozytowych. W tym procesie technologicznym komunikacja między robotem a obrabiaym przedmiotem skutkuje istotnymi elastycznymi odchyleniami elementów składowych manipulatora, które powinny być wyrównane przez sterownik robota (przy użyciu odpowiedniego modelu elastostatycznego owego mechanizmu). Aby oszacować parametry tego modelu, użyto zaawansowanej techniki kalibracji opartej na nieliniowej eksperymentalnej teorii konstrukcji, którą zaadaptowano do tej konkretnej aplikacji. W przeciwieństwie do poprzednich prac, ta proponuje pojęcie zdefiniowanego przez użytkownika testu, używanego do ewaluacji jakości eksperymentów dotyczących kalibrowania. W ramach tego pojęcia zdefiniowano problem powiązanej optymalizacji oraz wypracowano procedury numeryczne, co pozwala na wygenerowanie optymalnego zbioru ustawień konfiguracji manipulatora oraz odpowiednich sił/torów dla danej liczby eksperymentów związanych z kalibrowaniem. Pod uwagę zostały wzięte również niektóre swoiste kinematyczne ograniczenia, które zapewniają wykonalność eksperymentów dotyczących kalibracji dla uzyskanych konfiguracji, jak również pozwalają uniknąć kolizji pomiędzy manipulatorem robota a sprzętem pomiarowym. Wydajność/skuteczność wypracowanej techniki zilustrowano przez przykład zastosowania, którym obrazuje kalibrację elastostatyczną seryjnego manipulatora zastosowanego do obróbki zrobotyzowanej.

Słowa kluczowe

kalibracja elastyczności, projektowanie eksperymentu, przemysł zorientowany miarą wydajności, robot przemysłowy

Bibliography

  1. Khalil W., Besnard S., Geometric Calibration of Robots with Flexible Joints and Links, “Journal of Intelligent and Robotic Systems”, Vol. 34. 2002, 357-379. 
  2. Paziani F.T., Giacomo B.D., Tsunaki R.H., Robot measuring form, “Robotics and Computer-Integrated Manufacturing”, Vol. 25, 2009, 168-177. 
  3. Elatta A.Y., Gen L.P., Zhi F.L., Daoyuan Yu, Fei L., An Overview of Robot Calibration, “Information Technology Journal”, Vol. 3, 2004, 74-78. 
  4. Veitchegger W.K., Wu C.H., Robot accuracy analysis based on kinematics, “IEEE Journal of Robotics and Automation”, Vol. 2, 1986, 171-179. 
  5. Roth Z., Mooring B., Ravani B., An overview of robot calibration, “IEEE Journal of Robotics and Automation”, Vol. 3, 1987, 377-385. 
  6. Bennett D.J., Hollerbach J.M., Geiger D., Autonomous robot calibration for hand-eye coordination, “International Journal of Robotics Research”, Vol. 10, 1991, 550-559. 
  7. Khalil W., Dombre E., Modeling, identification and control of robots, Hermes Penton, London, 2002. 
  8. Daney D., Andreff N., Chabert G., Papegay Y., Interval method for calibration of parallel robots: Visionbased experiments, “Mechanism and Machine Theory”, Vol. 41, 2006, 929-944. 
  9. Hollerbach J., Khalil W., Gautier M., Springer Handbook of robotics, Springer, 2008, “Chapter: Model identification”, 321-344. 
  10. Gong Ch., Yuan J., Ni J., Nongeometric error identification and compensation for robotic system by inverse calibration, “International Journal of Machine Tools & Manufacture”, Vol. 40, 2000, 2119-2137. 
  11. Bogdan I.C., Abba G., Identification of the servomechanism used for micro-displacement, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) , 2009, 1986-1991. 
  12. Pashkevich A., Klimchik A., Chablat D., Enhanced stiffness modeling of manipulators with passive joints, “Mechanism and Machine Theory”, Vol. 46, 2011, 662-679. 
  13. Ramesh R., Mannan M.A., Poo A.N., Error compensation in machine tools - a review: Part I: Geometric, cutting-force induced and fixture-dependent errors, “International Journal of Machine Tools and Manufacture”, Vol. 40, 2000, 1235-1256. 
  14. Meggiolaro M., Dubowsky S., Mavroidis C., Geometric and elastic error calibration of a high accuracy patient positioning system, “Mechanism and Machine Theory”, Vol. 40, 2005, 415-427. 
  15. Atkinson A., Done A., Optimum Experiment Designs. Oxford University Press, 1992. 
  16. Daney D., Optimal measurement configurations for Gough platform calibration, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2002, 147-152. 
  17. Daney D., Papegay Y., Madeline B., Choosing measurement poses for robot calibration with the local convergence method and Tabu search, The International Journal of Robotics Research, Vol. 24, 2005, 501-518. 
  18. Klimchik A., Wu Y., Caro S., Pashkevich A., Design of experiments for calibration of planar anthropomorphic manipulators, IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM), 2011, 576-581. 
  19. Zhuang H., Wang K., Roth Z.S., Optimal selection of measurement configurations for robot calibration using simulated annealing, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 1994, 393-398. 
  20. Khalil W., Gautier M., Enguehard Ch., Identifiable parameters and optimum configurations for robots calibration, “Robotica”, Vol. 9, 1991, 63-70. 
  21. Driels M.R., Pathre U.S., Significance of observation strategy on the design of robot calibration experiments, “Journal of Robotic Systems”, Vol. 7, 1990, 197-223. 
  22. Yu Sun, Hollerbach J.M., Observability index selection for robot calibration, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2008, 831-836. 
  23. Nahvi A, Hollerbach J.M., The noise amplification index for optimal pose selection in robot calibration, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 1996, 647-654. 
  24. Borm J.H., Menq C.H., Determination of optimal measurement configurations for robot calibration based on observability measure, “Journal of Robotic Systems”, Vol. 10, 1991, 51-63. 
  25. Imoto J., Takeda Y., Saito H., Ichiryu K., Optimal kinematic calibration of robots based on maximum positioning-error estimation (Theory and application to a parallel-mechanism pipe bender), Proceedings of the 5th Int. Workshop on Computational Kinematics, 2009, 133-140. 
  26. [www.kuka.com]. 
  27. [www.leica-geosystems.com/en/index.htm].