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Méthodes de filtrage communes pour la sortie du capteur de position

Date:2024-08-02

Dans les systèmes de bras robotiques, les signaux bruts capteurs de position contiennent souvent divers composants de bruit et d'interférence, tels que les interférences électromagnétiques, les vibrations mécaniques, etc. Ces bruits et interférences peuvent sérieusement affecter la précision et la stabilité du bras robotique. L'utilisation de la technologie de filtrage du signal pour traiter les signaux des capteurs, supprimer le bruit et les interférences et extraire des informations utiles est une étape clé pour assurer un contrôle précis des bras robotiques. Dans l'application de l'intégration de capteurs de position avec les bras robotiques, les méthodes de filtrage couramment utilisées incluent principalement les éléments suivants:
filtre à passe
Principe: Permettez aux signaux à basse fréquence de passer et de supprimer le bruit à haute fréquence. Application: Convient pour éliminer les interférences à haute fréquence telles que les vibrations et le bruit électromagnétique. Exemples: filtre passe-bas du premier ordre, filtre passe-bas du second ordre, etc.
Filtre de passe élevé
Principe: Permettez aux signaux à haute fréquence de passer et de supprimer le bruit à basse fréquence. Application: Bien qu'elle ne soit pas couramment utilisée dans la mesure de position de haute précision, elle peut être applicable dans certains scénarios spécifiques, tels que la détection des informations de position changeant rapidement.
Filtre passe-bande
Principe: Autorisez les signaux dans une certaine plage de fréquences pour passer tout en supprimant le bruit en dehors de cette plage. Application: Convient aux situations où la plage de fréquences du signal est connue, il peut encore améliorer l'effet de filtrage.
Filtre Kalman
Principe: un filtre récursif efficace qui estime l'état du système en combinant des valeurs prédites et mesurées. Application: Dans les systèmes dynamiques, tels que l'estimation de la position en temps réel des bras robotiques, les filtres Kalman peuvent fournir des informations de position plus précises. Avantages: capable de gérer le bruit aléatoire et de prédire les états futurs, adaptés aux systèmes de contrôle en temps réel.

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