MEMS传感器数据预处理

噪声抑制：采用卡尔曼滤波或小波变换消除高频噪声。

温度补偿：建立温度-误差模型，补偿温漂对加速度计和陀螺仪的影响。

多传感器融合：结合加速度计、陀螺仪和磁力计数据（如扩展卡尔曼滤波），提高姿态估计精度。

MEMS传感器数据预处理噪声抑制：采用卡尔曼滤波或小波变换消除高频噪声。
温度补偿：建立温度-误差模型，补偿温漂对加速度计和陀螺仪的影响。
多传感器融合：结合加速度计、陀螺仪和磁力计数据（如扩展卡尔曼滤波），提高姿态估计精度。
机器人运动学参数标定误差建模：建立包含DH参数误差、关节间隙、连杆形变等的综合模型。
动态激励轨迹设计：通过优化机器人末端激励轨迹（如正弦扫频运动），激发参数可辨识性。
参数辨识算法：基于最小二乘法或粒子群优化（PSO）求解误差参数。
在线实时校正方法，传感器-机器人联合标定：将MEMS传感器固定于机器人末端或关节，通过传感器数据反推运动学误差。
自适应校正：结合机器人逆运动学模型，实时反馈调整关节角度指令。