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Kalman filtering, smoothing and recursive robot arm forward and inverse dynamics

机译:卡尔曼滤波,平滑和递归的机器人手臂正反动力学

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摘要

The inverse and forward dynamics problems for multi-link serial manipulators are solved by using recursive techniques from linear filtering and smoothing theory. The pivotal step is to cast the system dynamics and kinematics as a two-point boundary-value problem. Solution of this problem leads to filtering and smoothing techniques identical to the equations of Kalman filtering and Bryson-Frazier fixed time-interval smoothing. The solutions prescribe an inward filtering recursion to compute a sequence of constraint moments and forces followed by an outward recursion to determine a corresponding sequence of angular and linear accelerations. In addition to providing techniques to compute joint accelerations from applied joint moments (and vice versa), the report provides an approach to evaluate recursively the composite multi-link system inertia matrix and its inverse. The report lays the foundation for the potential use of filtering and smoothing techniques in robot inverse and forward dynamics and in robot control design.
机译:通过使用线性滤波和平滑理论的递归技术,解决了多链路串行机械手的逆向和正向动力学问题。关键步骤是将系统动力学和运动学转换为两点边值问题。解决该问题将导致滤波和平滑技术与Kalman滤波和Bryson-Frazier固定时间间隔平滑方程相同。该解决方案规定了向内滤波递归,以计算约束力矩和力的序列,然后进行向外递归,以确定角加速度和线性加速度的相应序列。除了提供从施加的关节力矩计算关节加速度(反之亦然)的技术之外,该报告还提供了一种递归评估复合多连杆系统惯性矩阵及其逆的方法。该报告为过滤和平滑技术在机器人反向和前向动力学以及机器人控制设计中的潜在应用奠定了基础。

著录项

  • 作者

    Rodriguez, G.;

  • 作者单位
  • 年度 1986
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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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