基于IMU的机械臂末端执行器姿态优化

摘要：

为了补偿机器人关节扭转不足和末端执行器连接等造成的末端执行器姿态误差,提出一种基于惯性测量单元在线获取末端姿态的方法.首先将整个机械臂系统的运动过程分为静态和动态过程.静态时,由于外部加速度噪声较小,提出使用加速度计根据当地重力估计末端执行器姿态角的方法.动态时,针对系统外部加速度噪声和陀螺仪零漂、比例因子误差等影响测量精度的问题,提出一种基于噪声统计方法的自适应扩展卡尔曼滤波算法.根据加速度计的测量值,更新观测噪声方差阵的权重,从而调节卡尔曼增益,降低加速度噪声对测量精度的影响.实验结果表明:静态时,通过静态算法估算的姿态角误差平均值为0.07°、0.05°、0.2°;动态时,本文算法可以很好补偿外部加速度的对姿态的影响,能有效提高姿态测量精度,相比于EKF算法,姿态角平均误差分别降低了 2.69°、1.01°、0.5°.

关键词：机械臂、姿态估计、卡尔曼滤波、自适应

所属期刊栏目：46

分类号：TP241.2(自动化技术及设备)

资助基金：四川省应用基础研究项目2019YJ00413

在线出版日期：2023-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：72-77