Métodos de filtrado comunes para la salida del sensor de posición
En los sistemas de brazo robótico, las señales sin procesar salen por sensores de posición A menudo contienen varios componentes de ruido e interferencia, como interferencia electromagnética, vibración mecánica, etc. Estos ruidos e interferencias pueden afectar seriamente la precisión de posicionamiento y la estabilidad del brazo robótico. El uso de la tecnología de filtrado de señal para procesar las señales del sensor, eliminar el ruido y la interferencia, y extraer información útil es un paso clave para garantizar un control preciso de los brazos robóticos. En la aplicación de sensores de posición de integración con brazos robóticos, los métodos de filtrado de uso común incluyen principalmente lo siguiente:
filtro de paso bajo
Principio: permita que las señales de baja frecuencia pasen y supriman el ruido de alta frecuencia. Aplicación: Adecuado para eliminar la interferencia de alta frecuencia, como la vibración y el ruido electromagnético. Ejemplos: filtro de paso bajo de primer orden, filtro de paso bajo de segundo orden, etc.
Filtro de pase alto
Principio: permita que las señales de alta frecuencia pasen y supriman el ruido de baja frecuencia. Aplicación: aunque no se usa comúnmente en la medición de posición de alta precisión, puede ser aplicable en ciertos escenarios específicos, como la detección de información de posición que cambia rápidamente.
Filtro de paso de banda
Principio: Permitir las señales dentro de un cierto rango de frecuencia que pasan mientras suprime el ruido fuera de ese rango. Aplicación: Adecuado para situaciones donde se conoce el rango de frecuencia de la señal, puede mejorar aún más el efecto de filtrado.
Filtro de Kalman
Principio: un filtro recursivo eficiente que estima el estado del sistema al combinar valores predichos y medidos. Aplicación: en sistemas dinámicos, como la estimación de posición en tiempo real de los brazos robóticos, los filtros de Kalman pueden proporcionar información de posición más precisa. Ventajas: capaz de manejar el ruido aleatorio y predecir los estados futuros, adecuados para los sistemas de control en tiempo real.
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