Metodi e strumenti per la valutazione e il miglioramento dell’accuratezza di moto nei sistemi robotici industriali

Industrial robots (IR) play a central role in modern manufacturing systems thanks to their operational flexibility and capability to handle and process a wide range of products. However, novel design methods and tools are needed to enable their application in precision engineering fields, particularly when motion accuracy becomes a critical requirement affecting the quality of the final products. Existing motion assessment and compensation methods are often empirical or highly specific, mainly due to the diversity of industrial control architectures and measurement setups. This thesis presents a general framework for the evaluation and correction of IR pose and path accuracy, with a primary focus on instrumentation, setup design, signal synchronization, performance mapping, and compensation strategies. The framework is modular and adaptable, supporting different hardware and software configurations, and provides guidelines for selecting and configuring the most suitable modeling and correction strategies according to the specific industrial scenario. The first part of the work addresses the experimental assessment of pose and path accuracy under varying conditions of speed, payload, configuration, and thermal state. Motion performance was evaluated across different motion types, namely pose reaching, linear and circular paths, and joint trajectories. Advanced metrological systems, including a laser tracker, an interferometer, and a ballbar, were employed in combination with robust synchronization and post-processing techniques. Building upon ISO 9283 and ISO 230 standards, the work introduces novel testing methodologies that extend conventional protocols to robotic applications, ensuring reproducible and comparable motion accuracy indexes across different systems. The analysis of experimental results highlights the influence of dynamic and geometric factors such as backlash, transmission errors, and stiffness properties, enabling the identification of joint-level error sources. Complementary theoretical formulations and statistical models are employed to interpret the data and guide the development of compensation strategies. The second part of the work presents online and offline compensation methods validated on industrial robotic systems comprising a high-payload KUKA IR mounted on a linear robotic axis actuated via Beckhoff technology. All compensation approaches achieved motion error reductions of up to 95%, demonstrating their robustness and effectiveness under different operating conditions. Overall, the thesis establishes a systematic and replicable framework for evaluating and enhancing robotic motion accuracy, providing a solid foundation for precision-oriented industrial applications.

I robot industriali (IR) rivestono un ruolo fondamentale nei moderni sistemi produttivi grazie alla loro flessibilità operativa e alla capacità di manipolare e processare un’ampia varietà di prodotti. Tuttavia, sono necessari nuovi metodi e strumenti di progettazione per consentire la loro applicazione nei settori dell’ingegneria di precisione, in particolare quando l’accuratezza di movimento diventa un requisito critico, determinante per la qualità del prodotto finale. I metodi attualmente impiegati per la valutazione e la compensazione degli errori di movimento risultano spesso empirici o fortemente specifici, a causa dell’eterogeneità delle architetture di controllo e delle configurazioni di misura adottate in ambito industriale. Questa tesi propone un framework generale per la valutazione e la correzione dell’accuratezza di posizione e di traiettoria dei robot industriali, con particolare attenzione alla strumentazione, al setup sperimentale, alla sincronizzazione dei segnali, all’analisi delle prestazioni e alle strategie di compensazione.Il framework, di natura modulare, è progettato per supportare differenti configurazioni hardware e software e fornisce linee guida per la selezione e l’impostazione delle strategie di modellazione e correzione più adeguate in funzione dello specifico contesto applicativo. La prima parte del lavoro è dedicata alla valutazione sperimentale dell’accuratezza di posizione e di traiettoria in diverse condizioni operative di velocità, carico utile, configurazione e livello di riscaldamento. Le prestazioni sono state analizzate per differenti tipologie di movimento, quali il raggiungimento di punti, traiettorie lineari, circolari e nello spazio dei giunti. Le misurazioni sono state eseguite mediante sistemi avanzati come laser tracker, interferometro e ballbar, integrati da procedure robuste di sincronizzazione e di elaborazione dei dati. Basandosi sugli standard ISO 9283 e ISO 230, sono stati introdotti protocolli di prova innovativi che estendono le procedure convenzionali alle applicazioni robotiche, garantendo indicatori di accuratezza riproducibili e comparabili tra diversi sistemi e condizioni operative. L’analisi dei risultati sperimentali mette in evidenza l’influenza di fattori dinamici e geometrici, come i giochi meccanici, gli errori di trasmissione e la rigidezza strutturale, sull’accuratezza complessiva del robot. Ciò ha permesso di individuare le principali sorgenti di errore a livello di giunto. Formulazioni teoriche e modelli statistici complementari supportano l’interpretazione dei dati e la definizione di strategie di compensazione mirate. La seconda parte del lavoro presenta e valida metodi di compensazione sia online sia offline, applicati a sistemi robotici industriali, tra cui un robot KUKA ad alto carico montato su un asse lineare azionato con tecnologia Beckhoff. Le strategie proposte hanno consentito di ridurre gli errori fino al 95%, dimostrando elevata efficacia e robustezza in differenti condizioni operative. Nel complesso, la tesi definisce un framework metodologico sistematico e replicabile per la valutazione e il miglioramento dell’accuratezza di moto dei robot industriali, fornendo una base solida per lo sviluppo di applicazioni industriali orientate alla precisione.