Sistema de vision monocular de bajo costo para la calibración de robots
El modelo cinemático inverso utiliza parámetros de diseño del robot: longitudes de eslabones y ángulos de montaje ideales. En la práctica, estos valores difícilmente coinciden con los valores de diseño debido a los procesos de fabricación y montaje o al uso continuo del robot. De esta forma, se intr...
| Autores principales: | , , , , |
|---|---|
| Formato: | Online |
| Idioma: | eng |
| Publicado: |
Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua
2023
|
| Acceso en línea: | https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/16752 |
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NEXO16752 |
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NEXO167522023-10-12T16:35:24Z A low-cost monocular vision system for robot calibration Sistema de vision monocular de bajo costo para la calibración de robots Rojas Úrzulo, Jesús Abraham González-Barbosa, José-Joel Sandoval Castro, Xochitl Yamile Ruiz Torres, Maximiano Francisco González-Barbosa, Erick-Alejandro Robot calibration trajectory tracking D-H model compensation Calibración del robot seguimiento de trayectoria modelo de compensación D-H The inverse kinematic model uses robot design parameters: ideal link lengths and mounting angles. In practice, these values hardly coincide with the design values due to manufacturing and assembly processes or continuous use of the robot. In order to reduce this geometric error, it is necessary to calibrate the robot to update the geometric model and reduce the resulting error of the robot end-effector. In this work, we propose a methodology based on a vision system to calibrate the robot's geometric parameters and minimize the error between the robot’s end-effector theoretical and real trajectory. This way, variations are introduced to the geometric parameters that generate errors between the robot's desired position and the position developed. The results show up a reduction of the average position error of 54.6%. El modelo cinemático inverso utiliza parámetros de diseño del robot: longitudes de eslabones y ángulos de montaje ideales. En la práctica, estos valores difícilmente coinciden con los valores de diseño debido a los procesos de fabricación y montaje o al uso continuo del robot. De esta forma, se introducen variaciones en los parámetros geométricos que generan un error entre la posición deseada del robot y la posición desarrollada. Para reducir este error geométrico, es necesario realizar una calibración del robot para actualizar el modelo geométrico y reducir el error resultante del efector final del robot. En este trabajo se propone una metodología basada en un sistema de visión para calibrar los parámetros geométricos del robot y minimizar el error entre la trayectoria teórica y la real del efector final del robot. Los resultados muestran una reducción del error medio de posición del 54,6%. Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2023-09-30 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-Reviewed Article Artículo revisado por pares application/pdf https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/16752 10.5377/nexo.v36i04.16752 Nexo Scientific Journal; Vol. 36 No. 04 (2023); 482-494 Nexo Revista Científica; Vol. 36 Núm. 04 (2023); 482-494 1995-9516 1818-6742 eng https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/16752/20092 Derechos de autor 2023 Universidad Nacional de Ingeniería http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
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Universidad Nacional de Ingeniería |
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Nexo Revista Científica |
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El modelo cinemático inverso utiliza parámetros de diseño del robot: longitudes de eslabones y ángulos de montaje ideales. En la práctica, estos valores difícilmente coinciden con los valores de diseño debido a los procesos de fabricación y montaje o al uso continuo del robot. De esta forma, se introducen variaciones en los parámetros geométricos que generan un error entre la posición deseada del robot y la posición desarrollada. Para reducir este error geométrico, es necesario realizar una calibración del robot para actualizar el modelo geométrico y reducir el error resultante del efector final del robot. En este trabajo se propone una metodología basada en un sistema de visión para calibrar los parámetros geométricos del robot y minimizar el error entre la trayectoria teórica y la real del efector final del robot. Los resultados muestran una reducción del error medio de posición del 54,6%. |
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