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工业机器人高精度轨迹控制中的多传感器融合与误差补偿技术1

工业机器人高精度轨迹控制中的多传感器融合与误差补偿技

术

1.工业机器人高精度轨迹控制概述

1.1轨迹控制的重要性

工业机器人在现代制造业中扮演着关键角色，其轨迹控制的精度直接影响产品质

量、生产效率和设备寿命。在汽车制造、电子装配、航空航天等高精度要求的领域，机

器人需要以极高的精度完成复杂的任务，如焊接、装配、喷涂等。例如，在汽车制造中，

焊接机器人的轨迹精度直接影响焊缝的质量和强度，高精度轨迹控制可以减少焊接缺

陷，提高汽车的安全性和可靠性。据统计，焊接轨迹精度提高10%，可以降低焊接缺陷

率20%以上，显著提升产品质量。此外，高精度轨迹控制还能减少机器人的重复定位

时间，提高生产效率，降低生产成本。在电子装配领域，机器人需要以微米级的精度完

成芯片封装等精细操作，轨迹控制精度不足会导致芯片损坏或装配失败，造成巨大的经

济损失。

1.2高精度轨迹控制的挑战

尽管工业机器人技术已经取得了显著进展，但高精度轨迹控制仍然面临诸多挑战。

首先，机器人的机械结构和传动系统存在固有误差，如关节间隙、传动误差等，这些误

差会直接影响轨迹的精度。例如，关节间隙可能导致机器人在运动过程中出现抖动，影

响轨迹的平滑性。其次，外部环境因素如温度变化、振动等也会对轨迹控制产生干扰。

研究表明，温度变化1℃可能导致机器人关节位置误差增加0.05mm，这对于要求微米

级精度的应用场景是不可接受的。此外，多传感器数据融合的复杂性也是一个重要挑

战。现代工业机器人通常配备多种传感器，如视觉传感器、力传感器、编码器等，如何

有效融合这些传感器的数据以实现高精度轨迹控制是一个亟待解决的问题。不同传感

器的数据存在噪声、延迟和精度差异，需要通过先进的算法进行校准和融合。例如，视

觉传感器的测量精度可能受到光照条件的影响，而力传感器的信号可能包含高频噪声，

如何在实时控制中处理这些问题是一个技术难点。最后，高精度轨迹控制需要强大的计

算能力来支持实时的误差补偿和轨迹规划。随着机器人任务的复杂性增加，对计算资源

的需求也相应增加，如何在有限的硬件资源下实现高效、准确的轨迹控制是一个重要的

研究方向。

2.多传感器融合技术2

2.多传感器融合技术

2.1常用传感器类型及特点

工业机器人高精度轨迹控制中常用的传感器包括视觉传感器、力传感器、编码器和

惯性测量单元（IMU）等，每种传感器都有其独特的特点和适用场景。

•视觉传感器：视觉传感器能够提供丰富的环境信息，包括物体的位置、形状和颜

色等。其优点是信息量大、非接触测量，适用于复杂环境下的目标识别和定位。然

而，视觉传感器的测量精度受光照条件、物体表面反射特性等因素影响较大。例

如，在强光或弱光环境下，视觉传感器的测量误差可能会显著增加，导致轨迹控

制的精度下降。

•力传感器：力传感器主要用于测量机器人与环境之间的接触力，对于需要精确控

制接触力的任务，如装配和打磨等，具有重要意义。其优点是能够直接测量力的

大小和方向，反馈速度快。但力传感器的信号容易受到高频噪声的干扰，且其测

量精度会随着负载的变化而变化。例如，在机器人进行重载操作时，力传感器的

测量误差可能会增大，影响轨迹控制的精度。

•编码器：编码器是测量机器人关节位置和速度的重要传感器，其优点是测量精度

高、响应速度快，能够为轨迹控制提供精确的位置和速度反馈。然而，编码器的

测量范围有限，且容易受到电磁干扰。例如，在强电磁场环境下，编码器的测量

信号可能会出现跳变，导致轨迹控制的误差。

•惯性测量单元（IMU）：IMU能够测量机器人的加速度和角速度，对于机器人的

姿态控制和运动轨迹预测具有重要作用。其优点是测量速度快、不受外界环境影

响。但IMU存在累积误差，随着时间的推移，误差会逐渐增大，需要定期进行校

准。例如，在长时间的机器人运动过程中，IMU的累积误差可能会导致轨迹偏差，

影