Automatisierte kontinuierliche Schätzung des Sensorbias für Kraft-Drehmoment-Sensoren

Główne pojęcia

Kontinuierliche Schätzung des Bias und Drifts für Kraft-Drehmoment-Sensoren.

Streszczenie

Standalone Note here

Statystyki

Die Messungen des Kraft-Drehmoment-Sensors sind genauer als Schätzungen aus Gelenkmomenten.
Der Bias des Kraft-Drehmoment-Sensors wird durch Temperaturänderungen und mechanische Belastungen beeinflusst.
Ein Kalman-Filter schätzt den kinematischen Zustand der Roboter-Gelenke.
Ein kinematisches Modell bildet die Gelenkraum-Kinematik auf die Aufgabenraum-Kinematik des Sensors ab.
Ein weiterer Kalman-Filter schätzt den Bias und den Drift des Sensors.

Cytaty

"Die Messungen des Kraft-Drehmoment-Sensors sind genauer als Schätzungen aus Gelenkmomenten."
"Ein Kalman-Filter schätzt den kinematischen Zustand der Roboter-Gelenke."

Kluczowe wnioski z

Automated Continuous Force-Torque Sensor Bias Estimation

by Philippe Nad... o arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01068.pdf

Głębsze pytania

Wie können Temperaturänderungen und mechanische Belastungen den Bias des Sensors beeinflussen?

Die Temperaturänderungen und mechanischen Belastungen können den Bias des Sensors beeinflussen, indem sie zu Drift führen. Temperaturänderungen können die Eigenschaften der Materialien im Sensor verändern, was zu Veränderungen in den Messungen führt. Mechanische Belastungen können die strukturelle Integrität des Sensors beeinträchtigen, was wiederum zu Verzerrungen in den Messwerten führen kann. Diese Effekte können sich im Laufe der Zeit akkumulieren und den Bias des Sensors verändern, was die Genauigkeit der Messungen beeinträchtigen kann.

Welche Auswirkungen hat die kontinuierliche Schätzung des Bias auf die Genauigkeit der Kraftmessungen?

Die kontinuierliche Schätzung des Bias hat positive Auswirkungen auf die Genauigkeit der Kraftmessungen. Durch die fortlaufende Korrektur des Bias kann die Genauigkeit der Messungen verbessert werden, da Abweichungen, die durch Temperaturänderungen, mechanische Belastungen und andere Faktoren verursacht werden, berücksichtigt und korrigiert werden. Dies führt zu präziseren und zuverlässigeren Kraftmessungen, die für Anwendungen wie Lastidentifikation, Kontakterkennung und Mensch-Roboter-Interaktion entscheidend sind.

Wie könnte die Integration von Jerk-Rauschen die Schätzung des Bias beeinflussen?

Die Integration von Jerk-Rauschen in die Schätzung des Bias könnte die Genauigkeit der Schätzungen verbessern, insbesondere wenn das Jerk-Rauschen als Regularisierungsterm verwendet wird, um konstante Beschleunigung zu begünstigen. Durch die Berücksichtigung des Jerk-Rauschens können unerwünschte Schwankungen in den Messungen reduziert werden, was zu einer stabileren und konsistenteren Schätzung des Bias führen kann. Dies kann dazu beitragen, die Genauigkeit der Kraftmessungen insgesamt zu erhöhen.