【摘 要】
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首先提出了一种新的基于卡尔曼滤波及牛顿预测的角加速度估计方法,在已知电机驱动系统位置信息的情况下,利用卡尔曼滤波实时估计系统的角加速度;同时采用牛顿预测方法解决估计算
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室,中国科学院研究生院
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首先提出了一种新的基于卡尔曼滤波及牛顿预测的角加速度估计方法,在已知电机驱动系统位置信息的情况下,利用卡尔曼滤波实时估计系统的角加速度;同时采用牛顿预测方法解决估计算法的滞后问题,进一步提高了估计加速度的响应频带.以此为基础,本文进一步分析了利用估计加速度进行反馈控制以增强系统对外扰动的鲁棒性问题,提出了加速度反馈控制策略的设计准则并分析了稳定性.在一个直接驱动机器人关节上针对上述加速度估计及控制方法进行了实验研究:将估计加速度的实验结果与实测加速度(利用加速度计)的实验结果进行了比较分析.从而定量地揭示
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