Глобальный поиск Единое окно поиска по РИД и запросам

Методика корректировки точности робота-манипулятора на основе анализа поля пространственных погрешностей с использованием лазерного трекера

Наименование РИД Методика корректировки точности робота-манипулятора на основе анализа поля пространственных погрешностей с использованием лазерного трекера
Реферат 1. Способ калибровки точности позиционирования промышленного манипулятора, включающий установку измерительного отражателя на инструментальный фланец манипулятора, измерение положения отражателя внешней измерительной системой, определение отклонений фактического положения от номинального и выполнение корректирующих действий на основе выявленных отклонений, отличающийся тем, что: предварительно определяют базовую точку манипулятора путем измерения координат отражателя, установленного на фланце с помощью магнитного держателя; на каждое подвижное звено, кроме последнего, устанавливают магнитные платформы в известных точках согласно модели; для каждого звена выполняют поэтапные измерения, перемещая его в серии положений и одновременно фиксируя отражатель на его платформе и на фланце при неподвижности остальных звеньев; на основе полученных координат точек на звеньях и фланце, а также номинальных углов, решают задачу оптимизации для определения параметров уточнённой модели манипулятора; найденные параметры вносят в систему управления и проверяют эффективность калибровки контрольными измерениями. 2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в качестве внешней измерительной системы используют лазерный трекер, а в качестве измерительного отражателя — шаровую или угловую отражательную мишень, совместимую с лазерным трекером. 3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что магнитные платформы устанавливают в местах, соответствующих положению осей вращения последующих сочленений или контрольным точкам геометрической модели звеньев манипулятора. 4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что задачу оптимизации для определения параметров уточнённой модели решают с помощью алгоритма нелинейного оценивания.
Возможные направления использования Изобретение может быть использовано для повышения точности изготовления композитных конструкций с применением роботизированных технологий (выкладка, 3д-печать, роботизированная намотка и др.)
Количество опытных образцов 1
Количество просмотров 1
Наличие дополнительных файлов False
Использование РИД правообладателем False
Внешнее использование РИД False
НИОКТР (JSON) {}
ИКСИ (JSON) []
ИКСПО (JSON) []
ОЭСР (JSON) []
Дата первого статуса 2026-01-21T11:03:39.682717+00:00
Предполагаемый тип результата Изобретение
Ожидаемая роль Исполнитель
Заказчик МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Руководитель работы Хамидуллин Оскар Ленарович
Руководитель организации Бабушкин Виталий Михайлович
Регистрационный номер НИОКТР 125072809092-1
Последний статус Подтверждена, 626020200092-1, 2026-02-02 09:07:29 UTC
ОКПД Работы оригинальные научных исследований и экспериментальных разработок в области естественных и технических наук, кроме биотехнологии
Ключевые слова Точность роботизированных манипуляторов; Поле пространственных погрешностей; Лазерный трекер; Прецизионные конструкции
Исполнители ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "КАЗАНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. А.Н. ТУПОЛЕВА-КАИ"
Авторы Амирова Лилия Миниахмедовна; Маричева Екатерина Александровна; Хамидуллин Оскар Ленарович; Сафиуллин Динар Ришатович
Коды тематических рубрик 55.30.33 - Технологическая оснастка, периферийные устройства и вспомогательное оборудование роботов и манипуляторов; 50.01.01 - Руководящие материалы; 55.30.01 - Общие вопросы
OESR Робототехника и автоматическое управление
Приоритеты научно-технического развития а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;