摘要
本发明公开一种面向区域内机械臂定位误差估算的新增采样的方法,应用于机器人采样点新增技术领域,针对现有的工业机器人所面临的绝对定位精度较低的问题,本发明首先对机械臂采样点的运动区域进行Delaunay三角剖分;然后将激光跟踪仪测量的实际值与采样点的理论值的误差值作为数据输出来确定克里金模型;其次根据确定的克里金模型预测每个Delaunay三角形内心点所对应的误差值的预测值,并估算出每个三角形内心的误差的均方误差值;最后将均方误差值较大的Delaunay三角形内心点的坐标作为新增采样点,构建新的克里金模型;通过多次的新增采样迭代,使机械臂的绝对定位精度估算的采样点分布的更加合理以及预测准确度提升。