克劳迪奥·乌尔雷阿;罗德里戈·穆尼奥斯 利用无迹卡尔曼滤波器和惯性传感器对冗余SCARA机器人进行联合位置估计。 （英语） Zbl 1346.93368号 亚洲J.控制 18，第2期，481-493（2016）. 摘要：提出了一种利用惯性传感器（加速度计和陀螺仪）估计新型SCARA型容错冗余机械臂旋转关节和棱柱关节位置的方法。该估计基于通过改进的AUKF算法集成不同传感器。该集成方案的评估结果与基于惯性传感器的旋转关节位置估计所用的CMRGD和DCMR方法进行了比较，表明了该集成方法相对于现有关节角度估计方法的明显优势，除了允许计算棱柱关节的位置之外。 引用于1文件 MSC公司： 93E10型 随机控制理论中的估计与检测 93E11号机组 随机控制理论中的滤波 93C85号 控制理论中的自动化系统（机器人等） 93B35型 灵敏度（稳健性） 关键词：惯性传感器;微机电系统;AUKF公司;冗余机器人 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Urrea}和\textit{R.Muñoz}，《亚洲杂志》第18期，第2期，第481--493页（2016年；Zbl 1346.93368） 全文： 内政部 参考文献： [1] Paredis，设计容错操纵器：多少自由度？，Int.J.机器人。第15（6）号决议，第611页–（1996年）·doi:10.1177/027836499601500606 [2] Wang，带卡住执行器的反馈线性化系统的容错控制，亚洲J.control 10（1），第74页–（2008）·doi:10.1002/asjc.8 [3] 英国，自由摆动失败后的机器人工作空间，J.Intell。机器人。系统。19（1）第55页–（1997）·doi:10.1023/A:1007993332111 [4] 小林，带有一个非驱动关节的欠驱动平面机械手的可控性，国际机器人杂志。第21（5-6）号决议，第555页–（2002年）·doi:10.1177/027836402321261913 [5] Cheng，使用加速计和陀螺仪测量关节角——一项调查，IEEE仪器和测量汇刊59，第404页–（2010）·doi:10.1109/TIM.2009.2024367 [6] Alonge F E Cucco F D’Impolito使用加速计和陀螺仪估算髋关节和膝关节角度日本939 944 2013 [7] AD Caballero JJC Lopez基于加速度计的嵌入式系统，用于测量人体关节角度哥伦比亚1 1 2013 [8] Ghassemi，基于无集成加速度计的关节角度传感器的设计和校准，IEEE Trans。仪器。测量。57（1）第150页–（2008）·doi:10.1109/TIM.2007.904488 [9] Chen，弹性接头状态估计的比较研究，亚洲J.Control 16（3），第818页–（2014）·Zbl 1302.93214号 ·doi:10.1002/asjc.755 [10] P Roan N Deshpande Y Wang B Pitzer机械手状态估计，使用低成本加速度计和陀螺仪葡萄牙4822 4827 2012 [11] K Hirose H Doki A Kondo使用惯性传感器测量二自由度关节角度和角速度的方法日本366 371 2012 [12] Julier，《非线性系统滤波的新方法》，Proc。Amer的。控制会议IEEE，1995年3 pp 1628–（1995）·doi:10.1109/ACC.1995.529783 [13] 庞，用于距离测量的低成本mems加速度计的评估，J.Intell。机器人。系统。30（3）第249页–（2001）·Zbl 1007.68650号 ·doi:10.1023/A：1008113324758 [14] ZX亚玲Hao F Sun X Wang无迹卡尔曼滤波器的比较3中国895 899 2007 [15] Park，低成本mems加速度计的误差分析和随机建模，J.Intell。机器人。系统。46（1）第27页–（2006）·doi:10.1007/s10846-006-9037-5 [16] Mpu-6000和Mpu-6050产品规范3.3版，InvenSense，具有6DoF和数字输出的MEMS IMU 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。