01
标定基础
机器人运动学基础 · 关节空间与笛卡尔空间 · 标定的目的与意义
入门概念
02
误差来源分析
几何参数误差 · 非几何误差 · 温度与负载影响
几何环境
03
测量设备与原理
激光跟踪仪 · 球杆仪 · 视觉测量系统 · 精度对比
硬件测量
04
坐标系建立
世界/基/工具/用户坐标系 · 定义与转换
坐标基础
05
DH参数模型
标准DH与改进DH · 参数定义 · 齐次变换矩阵推导
模型数学
06
正运动学计算
基于DH参数的关节到末端位姿计算 · 代码实现
运动学编程
07
逆运动学求解
解析法与数值法 · 多解选择 · 奇异性处理
算法奇异性
08
误差模型建立
线性误差模型 · 微分变换法 · 误差传递矩阵
建模矩阵
09
参数辨识方法
最小二乘法 · 扩展卡尔曼滤波 · 粒子群优化
辨识优化
10
最小二乘法实战
线性最小二乘 · 加权最小二乘 · 正则化处理
回归实战
11
扩展卡尔曼滤波
状态/观测方程 · 预测与更新 · 代码实现
滤波状态估计
12
粒子群优化算法
算法原理 · 适应度函数设计 · 参数调优
启发式调参
13
测量数据采集
采样策略 · 数据预处理 · 异常值剔除
数据清洗
14
数据关联与匹配
测量点与理论点对应 · ICP算法 · 手眼标定基础
匹配手眼
15
手眼标定
眼在手外/眼在手上 · AX=XB求解
标定矩阵方程
16
标定实验设计
实验步骤 · 位姿选择 · 重复性测试
实验规划
17
参数辨识实现
测量数据到参数修正量 · 迭代收敛判断
辨识迭代
18
误差补偿策略
关节/笛卡尔空间补偿 · 实时与离线补偿
补偿策略
19
补偿效果评估
精度 · 重复定位精度 · 轨迹精度指标
评估指标
20
标定软件架构
数据采集 · 参数辨识 · 补偿 · 可视化模块
架构模块
21
Python实现
NumPy矩阵运算 · SciPy优化 · Matplotlib可视化
Python科学计算
22
C++实现
Eigen库 · 实时性优化 · ROS集成
C++ROS
23
工业机器人标定案例
六轴机器人标定流程 · 精度提升对比
案例工业
24
协作机器人标定案例
轻量化特点 · 柔性误差补偿
协作柔性
25
并联机器人标定
运动学模型差异 · 难点与解决方案
并联运动学
26
移动机器人标定
轮式里程计标定 · IMU与编码器融合
移动融合
27
标定精度验证
交叉验证法 · 残差分析 · 置信区间估计
验证统计
28
标定标准与规范
ISO 9283标准 · 精度等级 · 测试方法
标准规范
29
常见问题与调试
参数耦合 · 测量噪声 · 算法不收敛处理
调试排错
30
前沿技术展望
深度学习标定 · 自标定技术 · 数字孪生应用
前沿AI