産業用ロボットの圧倒的多数は、モデルベース制御の原理に基づいて動作します。 この方法論は効果的ではありますが、どのモデルも現実の抽象化であり、現実世界ではわずかに異なる可能性がある複雑なダイナミクスや物理的相互作用を単純化するため、本質的にエラーが発生します。 これらの不一致により、ロボットが可能な限り最高の精度でタスクを実行できるようにするために、厳密な校正プロセスが必要になります。 産業用ロボットのキャリブレーションは、単一のアクションではなく、モデリング、正確な測定、理論モデルに対するロボットの実際のパラメータの特定、誤差補償戦略の綿密な実装を含む包括的で継続的なプロセスです。
ロボット システムのエラーの原因を理解することは、ロボット システムのキャリブレーションの基礎となります。 産業用ロボットのエラーは多数の原因から発生し、大きくは運動学的要因と動的要因に分類されます。 運動学関連の誤差には、機械加工の不正確さ、機械的公差または組み立て誤差、ゼロ点の偏差、歯車システムのバックラッシュ、歯車比や校正プロセスの不正確さなど、ロボットの物理的構造や機械的動作から生じる誤差が含まれます。 一方、動的関連の誤差は、質量や重心の変動、慣性テンソルの不一致、摩擦力、関節や接続リンクの柔軟性など、ロボットがどのように動き、力に反応するかに関連しています。
実際の経験から、キャリブレーションされていないロボットは、基本誤差が 15 ～ 30 mm、工具中心点 (TCP) での誤差が 5 ～ 10 mm、全体的なシステム誤差も 5 ～ 10 mm の範囲内で、重大な不正確性を示す可能性があることが明らかになりました。 入念なキャリブレーションにより、これらの誤差範囲を大幅に削減でき、ロボットの精度と信頼性が向上します。
ロボットのキャリブレーションを無視すると、重大な影響が生じます。 キャリブレーションされていないロボットは、固有の不正確さのためプログラムを効果的に共有できず、その結果、動作の精度が低くなり、不安定になります。 逆に、適切にキャリブレーションされたロボットは、動的環境における適応性とパフォーマンスを大幅に向上させ、不確実性を管理する能力の向上を示します。
ロボットの設計された動作パラメーターと現実世界のパフォーマンスの間の相違の背後にある主な要因の 1 つは、理論モデルと実際のパラメーター間の固有の差異です。 したがって、キャリブレーションはこのギャップを埋めるための重要なステップとなり、多くの場合、ロボットの精度が数桁向上します。
さらに、産業用ロボットの開発と改良には、静的特性と動的特性の両方を包括的に評価するために、正確な現実世界のデータにアクセスする必要があります。 これには、調整や改善に役立つ正確なデータを取得できる堅牢な校正システムが必要です。 したがって、キャリブレーションはエラーを修正するための単なる手段ではなく、ロボットの設計、テスト、展開の反復プロセスの重要な要素であり、産業用ロボットが複雑なタスクに必要な高レベルの精度と信頼性を確実に達成および維持できるようにします。
