Metodi di filtraggio comuni per l'output del sensore di posizione
Nei sistemi di braccio robotici, i segnali grezzi emettono sensori di posizione spesso contengono vari componenti di rumore e interferenza, come interferenze elettromagnetiche, vibrazioni meccaniche, ecc. Questi rumori e interferenze possono influenzare seriamente l'accuratezza del posizionamento e la stabilità del braccio robotico. L'uso della tecnologia di filtraggio del segnale per elaborare i segnali del sensore, rimuovere rumore e interferenza ed estrarre informazioni utili è un passo chiave per garantire un controllo preciso dei bracci robotici. Nell'applicazione dell'integrazione dei sensori di posizione con i bracci robotici, i metodi di filtraggio comunemente usati includono principalmente quanto segue:
Filtro a basso passaggio
Principio: consentire ai segnali a bassa frequenza di passare attraverso e sopprimere il rumore ad alta frequenza. Applicazione: adatto per la rimozione di interferenze ad alta frequenza come vibrazione e rumore elettromagnetico. Esempi: filtro passa-basso primo ordine, filtro passa-basso secondo ordine, ecc.
Filtro di passaggio alto
Principio: consentire ai segnali ad alta frequenza di passare e sopprimere il rumore a bassa frequenza. Applicazione: sebbene non comunemente utilizzato nella misurazione della posizione ad alta precisione, può essere applicabile in determinati scenari specifici, come il rilevamento delle informazioni sulla posizione in rapida evoluzione.
Filtro passa -banda
Principio: consentire i segnali all'interno di una determinata intervallo di frequenza da passare mentre sopprime il rumore al di fuori di tale intervallo. Applicazione: adatto per situazioni in cui è noto l'intervallo di frequenza del segnale, può migliorare ulteriormente l'effetto di filtraggio.
Filtro Kalman
Principio: un filtro ricorsivo efficiente che stima lo stato del sistema combinando valori previsti e misurati. Applicazione: nei sistemi dinamici, come la stima della posizione in tempo reale di armi robotici, i filtri Kalman possono fornire informazioni di posizione più accurate. Vantaggi: in grado di gestire il rumore casuale e prevedere gli stati futuri, adatti ai sistemi di controllo in tempo reale.
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