Gemeinsame Filtermethoden für den Positionssensorausgang
In Roboterarmsystemen gibt die Rohsignale nach Positionssensoren enthalten häufig verschiedene Rausch- und Interferenzkomponenten, wie z. B. elektromagnetische Interferenzen, mechanische Vibrationen usw. Diese Geräusche und Störungen können die Positionierungsgenauigkeit und Stabilität des Roboterarms ernsthaft beeinflussen. Die Verwendung der Signalfilterungstechnologie zum Verarbeiten von Sensorsignalen, zur Entfernung von Rauschen und Störungen und zum Extrahieren nützlicher Informationen ist ein wichtiger Schritt, um die genaue Kontrolle der Roboterarme zu gewährleisten. Bei der Anwendung von Positionssensoren in Roboterarme umfassen häufig verwendete Filterverfahren hauptsächlich die folgenden:
niedriger Passfilter
Prinzip: Lassen Sie niederfrequente Signale durch das Durchlaufen und Unterdrückung von Hochfrequenzrauschen. Anwendung: Geeignet zum Entfernen von Hochfrequenzstörungen wie Schwingung und elektromagnetischem Rauschen. Beispiele: Tiefpassfilter erster Ordnung, Tiefpassfilter zweiter Ordnung usw.
Hochpassfilter
Prinzip: Ermöglichen Sie Hochfrequenzsignalen, das Niederfrequenzrauschen durchzugehen und zu unterdrücken. Anwendung: Obwohl dies bei hoher Präzisionsmessung nicht häufig verwendet wird, kann dies in bestimmten spezifischen Szenarien anwendbar sein, z.
Bandpassfilter
Prinzip: Lassen Sie die Signale innerhalb eines bestimmten Frequenzbereichs durchlaufen, während das Geräusch außerhalb dieses Bereichs unterdrückt. Anwendung: Geeignet für Situationen, in denen der Signalfrequenzbereich bekannt ist, kann den Filtereffekt weiter verbessern.
Kalman -Filter
Prinzip: Ein effizienter rekursiver Filter, der den Systemzustand durch Kombination von vorhergesagten und gemessenen Werten schätzt. Anwendung: In dynamischen Systemen wie der Echtzeit-Positionsschätzung von Roboterarmen können Kalman-Filter genauere Positionsinformationen liefern. Vorteile: In der Lage, zufälliges Rauschen zu bewältigen und zukünftige Zustände vorhersagen, geeignet für Echtzeit-Steuerungssysteme.
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