Kinematic Parameter Identification of Industrial Robot Based on Binocular Vision

Fig. 6. Measurement error diagrams of binocular vision system. (a) 70 mm error point set; (b) x, y axis 10 mm, 70 mm average error; (c) x-axis range error; (d) y-axis range error

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Fig. 7. Spatial distribution of collection points

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Fig. 8. Comparison chart of PSO algorithm iteration

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Fig. 9. Comparison of identification results of each algorithm

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Table 1. MDH model parameter table
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Table 1. MDH model parameter table
j $α_{i - 1}$ /（ $°$ ） $a_{i - 1}$ /mm $θ_{i}$ /（ $°$ ） $d_{i}$ /mm
1 0 0 $θ_{1}$ 144
2 90 0 $θ_{2}$ -90 0
3 0 -264 $θ_{3}$ 0
4 0 -236 $θ_{4}$ -90 106
5 90 0 $θ_{5}$ 114
6 -90 0 $θ_{6}$ 67

Table 2. Parameter table of the identified MDH model

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Table 2. Parameter table of the identified MDH model

j	$α_{i - 1}$ /（ $°$ ）	$a_{i - 1}$ /mm	$θ_{i}$ /（ $°$ ）	$d_{i}$ /mm
1	0-0.1746	0	$θ_{1}$ -0.3136	144
2	90+0.6159	0+0.9999	$θ_{2}$ -90-0.9993	0
3	0-0.7798	-264+0.9999	$θ_{3}$ +0.9999	0
4	0-0.5255	-236-0.2770	$θ_{4}$ -90-0.6520	106+0.5261
5	90+0.9999	0+0.2263	$θ_{5}$ +0.1365	114+0.2078
6	-90+0.6489	0	$θ_{6}$	67+0.1015

Table 3. Statistical analysis of distance error

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Table 3. Statistical analysis of distance error

Parameter	Before calibration	trust-region（increased accuracy /%）	PSO（increased accuracy /%）	STAPSO（increased accuracy /%）
Maximum error /mm	2.7903	0.8484（69.59）	0.843（69.79）	0.573（79.46）
Minimum error /mm	0.1265	0.055（56.52）	0.051（59.68）	0.0501（60.40）
Average error /mm	1.1601	0.3023（73.94）	0.3164（72.73）	0.226（80.52）
Standard deviation /mm	0.6582	0.2212（66.39）	0.2037（69.05）	0.1412（78.55）

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Yanqiong Shi, Kefan Li, Rongsheng Lu, Xiyong Zhou. Kinematic Parameter Identification of Industrial Robot Based on Binocular Vision[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2023, 60(14): 1415002

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