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如何進一步提高複雜運動系統參數計算的精確度?

Barbara Streisand
Barbara Streisand原創
2024-11-17 19:56:02135瀏覽

How can the accuracy of parameter computation in complex kinematic systems be further improved?

提高超越方程式解的準確性

問題:給定一個參數難以準確測量的複雜運動系統,目標是使用自動校準從一組測量中計算這些參數。目標是提高計算參數的準確性。

近似方法:此解決方案利用近似類,迭代地搜尋給定變數在指定範圍內的最小偏差點,並步長。透過減少極小點附近的範圍和步長,遞歸地提高精度,進一步細化解。

目前精確度: 模擬結果顯示精確度仍不夠,誤差範圍從 0.1 毫米到 0.5 毫米。測量點的數量和遞歸等級的影響有限。

可能的解決方案:

1。迭代逼近:考慮實作更複雜的迭代逼近演算法,例如 Levenberg-Marquardt 演算法,它有可能實現更高的精確度。

2.加權偏差: 探討基於距 0 度的角距離對偏差進行加權。這可以透過強調更可靠的測量來幫助提高準確性。

3.不同的模型: 重新評估運動學模型。所提出的超越方程式可能不是系統最準確的表示。考慮更好地捕捉系統物理特性的替代模型。

4.改進的測量技術: 專注於提高 y0、z0 和 a0 的測量精度。這可能涉及使用更精確的感測器或校準現有感測器。

5.機械改進: 檢查系統的機械設計是否有可能的錯誤來源。解決振動或管偏心等任何問題。

6.其他數據點: 探索增加測量點的數量,但僅限於保持穩定性的點。太多的點可能會導致結果不穩定。

7.替代方法:考慮探索解決問題的不同方法,例如利用機器學習演算法或遺傳演算法等最佳化技術。

編:

  • 精度進一步提升:估計y1,對應於手臂和管運動軸的交點,並用它來計算a0、z0和y0,精度顯著提高現在大約0.03毫米。
  • 近似值的解釋搜尋: 近似搜尋透過增量調整單一變數的值並選擇產生最小誤差的步驟來縮小單一變數的範圍。遞歸地重複此過程,減少範圍和步長以逐漸提高準確性。

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