Beiträge zur kinematischen und dynamischen Kalibrierung eines Industrie-Roboterarmes

Abstract

Bedingt durch ihre Interdisziplinarität ist die Ingenieurgeodäsie immer wieder mit neuen Anwendungen und Aufgaben gefordert. Getrieben durch Industrie 4.0 stellen Industrieroboter ein solches Betätigungsfeld dar, das erst in letzter Zeit entstanden ist und nun die Ingenieurgeodäten beschäftigt. Ziel dieser Arbeit ist es, eine Kalibrierung eines Roboterarmes durchzuführen, wobei ein Lasertracker als Referenz dient. Dazu wird ein mathematisches Modell des Roboterarmes benötigt, das anhand von Koordinatensystemen die Geometrie des Roboterarmes beschreibt. Es handelt sich dabei um ein parametrisches Modell, dessen Parameter mittels eines Schätzverfahrens, dass die Kalibrierung darstellt, bestimmt werden sollen. Zur Kalibrierung werden sowohl ein kinematisches als auch ein dynamisches Modell verwendet. Das kinematische Modell umfasst 33 Parameter, die die Geometrie des Roboterarmes sowie die Transformation zwischen Roboterarm und Lasertracker beschreiben. Das dynamische Modell stellt eine Erweiterung des kinematischen Modells dar, zusätzlich zu den Parametern des kinematischen Modells werden fünf Steifigkeitsparameter eingeführt. Eine Simulation zeigt, dass lineare Abhängigkeiten zwischen einigen Parametern auftreten, die durch die Geometrie des Roboterarmes bedingt sind. Durch eine Singulärwertzerlegung können vier Parameterpaare und zwei Parametertripel identifiziert werden, von denen jeweils nur ein Parameter im Ausgleichsverfahren bestimmt werden kann. Weiters kann durch die Simulation festgestellt werden, dass für die Kalibrierung eine zufällige Auswahl an Armstellungen des Roboterarmes äußerst wichtig ist, um die Anzahl der Korrelationen zwischen den Parametern gering zu halten. Bei der Durchführung der Kalibrierung zeigt der Globaltest, dass der Roboterarm nicht vollständig durch die aufgestellten Modelle repräsentiert werden kann, wobei das dynamische Modell bessere Werte erzielt. Auch durch einige weiterführende Untersuchungen können etwaige Modellschwächen nicht gefunden werden. Dennoch wurden im Zuge dieser Arbeit wichtige Erkenntnisse gewonnen und einige nützliche Nebenprodukte geschaffen, die sowohl für eine Optimierung der vorliegenden Kalibrierung als auch für Anwendungen abseits der Kalibrierung genutzt werden können.

Engineering geodesy is a very interdisciplinary field within geodesy, which is always challenged with new applications and tasks. Driven by Industry 4.0, industrial robots represent such a new field that has emerged only recently and now concerns the engineering geodesists. The aim of this work is to perform a calibration of a robotic arm using a laser tracker as a reference. For this purpose, a mathematical model of the robot arm is required that describes the geometry of the robot arm by means of coordinate systems. This model is a parametric model whose parameters should be determined by an estimation procedure that represents the calibration. For the calibration both a kinematic and a dynamic model are used. The kinematic model includes 33 parameters that describe the geometry of the robot arm and the transformation between robot arm and laser tracker. The dynamic model is an extension of the kinematic model, which introduces five additional stiffness parameters. A simulation shows that linear dependencies between some parameters occur due to the geometry of the robot arm. By a singular value decomposition, four parameter pairs and two parameter triplets can be identified, of which only one parameter can be estimated in the adjustment procedure. Furthermore, the simulation reveals that a random selection of arm positions of the robot arm is of utmost importance for the calibration to keep the number of correlations between the parameters low. When performing the calibration, the global test shows that both calibration models cannot fully represent the robot arm, whereby the dynamic model achieves better values. Even some further investigations can not find possible model weaknesses. Nevertheless, in the course of this work, important insights have been gained and some useful secondary products got created that can be used both for optimization of the present calibration and for applications apart from calibration.