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作者：曹丽芳;岳鹏;张建忠;
单位：黄河水利职业技术学院机械工程学院;河南大学化学与分子科学学院;
摘要：由于机器人关节连杆之间存在非线性、耦合效应以及定位误差，当前的机器人关节误差补偿方法都是后置性的，以产生误差-误差校准的思路完成补充。一旦产生误差过大，就会造成实际损失。提出实时预测下的机器人关节连续转动角度误差补偿方法。利用修正的完整参数连续(Modified Complete Parameter Continuity, MCPC)方法，建立惯性坐标系，使机器人的关节运动满足时间序列上的约束条件。引入卡尔曼滤波算法，并对关节空间内的机器人关节转动状态展开预测及更新；根据最终转动角度更新结果，与期望转动角度的对比，实现实时转角误差判断，不再依赖后置性误差结果。根据模糊控制器论域与转角误误差之间的自适应变化关系，建立模糊规则库作为补偿历史数据，实现关节连续转动角度误差的主动前置性补偿。实验证明，所提方法在机器人关节转动中，能够精准识别当前转动角度，误差补偿效果明显，对机器人作业精度的提升具有一定意义。
关键词：MCPC方法;;运动学模型;;关节空间;;模糊规则库
基金资助：河南省教育厅科技攻关项目(202102210265)
