Cientistas propõem método eficiente de calibração cinemática para robôs articulados

A geometria diferencial foi empregada em estudos anteriores para representar os movimentos finitos e instantâneos de corpos rígidos. A fórmula do produto exponencial (POE) baseada na geometria diferencial foi desenvolvida para descrever a cinemática de robôs articulados. Este modelo pode eficientemente evitar singularidades de modelo e melhorar a robustez da identificação de parâmetros, em comparação com métodos tradicionais baseados nas convenções de Denavit-Hartenberg.

No entanto, a matriz de transformação homogênea (HTM) ainda é empregada em tais modelos para descrever a pose de um corpo rígido, o que resulta em deficiências como entradas excessivas na estrutura de dados e grande intensidade de computação. Além disso, o envio repetido de dados e a concatenação são necessários ao invocar HTMs em computadores, diminuindo ainda mais a velocidade do processo. Portanto, é imperativo adotar novas estruturas de dados para melhorar a eficiência de calibração e programação de robôs ao executar uma longa sequência de trajetórias.

Em um estudo publicado em IEEE Transações em Informática Industrialum método de calibração cinemática com unidade dual quaternion (UDQ) como estrutura básica de dados foi proposto por cientistas do Instituto de Tecnologia e Engenharia de Materiais de Ningbo (NIMTE) da Academia Chinesa de Ciências (CAS).

O UDQ foi empregado para descrever a pose de um corpo rígido, o que reduz significativamente o número de entradas em comparação com o método baseado no 4×4 HTM. Foram definidos os mapeamentos explícitos exponenciais e logarítmicos, bem como a operação adjunta para UDQs, de forma que o mapeamento entre movimentos finitos e instantâneos e a propagação de erros cinemáticos sobre um robô articulado foram revelados com a fórmula POE.

Por meio de análise e avaliação quantitativa, foi demonstrado que o modelo baseado em UDQ pode efetivamente reduzir o número de operações aritméticas no processo de calibração em comparação com os tradicionais baseados no HTM. Além disso, por ser uma estrutura de dados baseada em vetores, o UDQ pode evitar o despacho e a concatenação de dados durante a execução do programa, melhorando assim a eficiência no processo de compensação de erros.

Para diferentes tipos de robôs articulados, o método proposto pode economizar tempo de computação variando de 25% a 30% no processo de compensação de erros, que desempenha um papel crucial na programação eficiente e precisa de robôs.