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针对测量机器人在大型导轨检测中的应用设计了一套动态跟踪检测系统。由于受各种干扰的影响,系统测量得到的测量值与目标真实状态往往不尽相同,因此提出了一种基于Singer模型的抗差自适应滤波算法。首先,采用Singer模型建立目标的运动模型;在此基础上,发展了抗差自适应滤波技术来进行在线测量数据处理;最后,进行了轨道检测的跟踪测量应用。结果证明,该系统未经滤波处理时的测量误差能够达到mm级,通过滤波能够对测量数据进行平滑处理,准确定位误差点,降低了检测误差,能够满足长轨道在线检测的准确度要求。 相似文献
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为了提高工业机器人标定过程中参数辨识的鲁棒性,提出了一种基于抗差估计的运动学参数标定方法。首先基于D-H模型建立了末端位姿误差模型,同时分析了等价权函数,然后利用激光跟踪仪测量机器人基坐标系和末端位姿,最后结合IGG3权因子函数利用抗差最小二乘法辨识了运动学参数。实验表明,机器人绝对定位的RMS误差由补偿前的0.87mm降低到补偿后的0.21mm,相较于传统的最小二乘辨识算法,此标定方法拟合精度更高且鲁棒性更强。 相似文献
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