Le but de la présente étude est de contribuer à l’amélioration de la précision absolue des robots parallèles, en ayant recours aux méthodes d’étalonnage géométrique. Ces méthodes consistent à identifier les valeurs des paramètres géométriques du robot, en vue d’améliorer la correspondance entre le robot réel et le modèle mathématique utilisé par son contrôleur. En plus de la compensation des erreurs géométriques, les opérations d’étalonnage proposées permettent d’identifier précisément le référentiel de base de chaque robot étudié.

Les méthodes développées sont appliquées à deux robots parallèles à moins de six degrés de liberté (ddl) :​ une table de positionnement précis à trois ddl (PreXYT) et un robot plan cinq-barres (DexTAR) à deux ddl. Pour le premier robot, l’étalonnage est effectué en utilisant d’abord une méthode d’identification directe. Le deuxième travail destinée à améliorer la précision absolue du PreXYT résulte de la méthode géométrique directe d’étalonnage. En ce qui concerne le robot DexTAR, sa précision est améliorée en utilisant une approche d’auto-étalonnage qui exploite les modes de fonctionnement et les modes d’assemblage, pour réduire le nombre de positions d’étalonnage. Cette approche est particulièrement intéressante pour sa simplicité :​ à chaque position d’étalonnage une sphère de précision est installée en permanence pour servir de cible de mesure. Les positions de ces billes, placées sur une plateforme amovible, n’est mesurée qu’une seule fois, en utilisant une machine de mesure tridimensionnel (MMT). Après la réinstallation de la plateforme sur la base du robot, l’étalonnage peut se faire n’importe quand en n’utilisant que les informations provenant des encodeurs des actionneurs.

Les données d’étalonnage et de validation des résultats sont récoltées en utilisant deux appareils mesurant par palpage. Le premier appareil est un bras articulé de mesure de coordonnées, de la compagnie FARO Technologies ;​ le second est une MMT de la compagnie Mitutoyo. Les incertitudes de mesures de ces machines sont respectivement ±18 µm et ±2,7 µm (niveau de confiance de 95%). Sachant que la qualité de l’étalonnage est inversement proportionnelle aux incertitudes de mesures, l’utilisation d’instruments précis avec des modèles géométriques d’étalonnage quasi-complet nous a permis d’atteindre ces résultats :​ les erreurs maximales en position et en orientation ont été réduites respectivement à 0,044 mm et 0,009° pour le PreXYT, à l’intérieur d’un cercle de 170 mm de diamètre. Pour le robot DexTAR, l’erreur maximale de position a été réduite à 0,080 mm dans l’ensemble de son espace de travail, soit une zone d’environ 600 mm × 600 mm. Améliorer la précision des robots au-delà de ces valeurs, en utilisant juste les approches géométriques, pourrait s’avérer peu probable. En ce sens, l’ajout de la modélisation et la compensation des erreurs non géométriques serait utile pour obtenir des résultats meilleurs.

The purpose of the present study is to improve the absolute accuracy of parallel robots, using geometric calibration methods. These methods identify the values of the robot’s geometric parameters, to improve the correspondence between the real robot and the mathematical model used in its controller. In addition to the compensation of geometric errors, the proposed calibration approaches allow to identify accurately the base frame of each of the studied robots.

The developed methods are applied using two parallel robots with less than six degrees of freedom (DOFs):​ a precision positioning table with three DOFs (PreXYT) and a planar five-bar robot (DexTAR) with two DOFs. For the first robot, the calibration is performed by first using a direct identification method. The second work to improve the absolute accuracy of PreXYT is based on the direct kinematic calibration method. The accuracy of the five-bar robot is improved by using a self-calibration approach that exploits the working modes and assembly modes, to reduce the number of calibration positions. Therefore, all possible robot configurations for each calibration position are retained. This approach is particularly attractive in its simplicity:​ at each calibration position, a precision ball is permanently installed as a target for measurements. The positions of these balls, placed on a removable platform, is measured only once, using a coordinate measuring machine (CMM). After reinstalling the platform of the robot, the calibration can be done anytime using only the information from the actuator encoders.

Calibration and validation data are collected using two measuring devices. The first device is an articulated arm coordinate measurement, from FARO Technologies, the second is a Mitutoyo CMM. The measurement uncertainties of these machines are respectively ±18 μm and ±2.7 μm. Knowing that the quality of calibration is inversely proportional to the measurements uncertainties, using accurate instruments with near-complete geometric models allowed us to achieve these results:​ the maximum errors in position and orientation were reduced respectively to 0.044 mm and 0.009° for the PreXYT, within a circle of 170 mm in diameter. For the robot DexTAR, the maximum error of position was reduced to 0.077 mm throughout its workspace, i.e. 600 mm × 600 mm. Improve the accuracy of robots beyond these values, using only kinematic approaches, may be unlikely. In this sense, the addition of modeling and compensation of non-kinematic errors would be useful to obtain better results.