Calibration is a strategy to compensate for the systematic errors of a mobile robot hence, to increase the accuracy of the robot localization. So far, various methodologies have been proposed for the calibration of wheeled robots, but the majority have focused on non-holonomic mobile robots, e.g., differential type, and holonomic ones have been less studied from this point of view. This paper presents an innovative approach for the calibration of a holonomic robot by introducing “Effective Kinematic Parameters” (EKPs). To estimate the EKPs of a holonomic mobile robot, some tests are proposed, and the variables of the inverse Jacobian equations are modified by defining and minimizing an appropriate cost function. In the following, a virtual holonomic robot is modeled with some unknown intentional errors in its parameters, which cause some error in its path tracking. Then, the methodology is applied to estimate its EKPs, and the simulation is fulfilled again. The results show incredible improvement in path tracking. The methodology is applied to a 3-wheeled Omni-directional mobile robot, and some experiments are performed in a laboratory environment to experimentally evaluate the approach. The outcomes approved the algorithm and showed great enhancement in the calibration of the robot compared to the previous researches. The methodology can be employed to calibrate other robotic systems as well.

校准是一种策略，可补偿移动机器人的系统误差，从而提高机器人定位的准确性。到目前为止，已经提出了用于校准轮式机器人的各种方法，但是大多数方法都集中在非完整的移动机器人上，例如差动型，而从这一观点出发，对完整的机器人的研究较少。本文通过介绍“有效运动学参数”（EKP），提出了一种用于校准完整机器人的创新方法。为了估计完整的移动机器人的EKP，提出了一些测试，并通过定义和最小化适当的成本函数来修改反Jacobian方程的变量。在下文中，对虚拟完整机器人进行了建模，其参数中存在一些未知的故意错误，这会导致其路径跟踪出错。然后，将该方法应用于估计其EKP，并再次完成仿真。结果表明，路径跟踪得到了令人难以置信的改进。该方法应用于三轮全向移动机器人，并在实验室环境中进行了一些实验，以对方法进行实验评估。结果证明了该算法，并且与以前的研究相比，在机器人的校准方面显示出极大的增强。该方法也可以用于校准其他机器人系统。并在实验室环境中进行了一些实验，以对方法进行实验评估。结果证明了该算法，并且与以前的研究相比，在机器人的校准方面显示出极大的增强。该方法也可以用于校准其他机器人系统。并在实验室环境中进行了一些实验，以对方法进行实验评估。结果证明了该算法，并且与以前的研究相比，在机器人的校准方面显示出极大的增强。该方法也可以用于校准其他机器人系统。