【滤波跟踪】刚性连杆柔性关节 manipulator 的扩展卡尔曼滤波器用于实时估计和控制附matlab代码

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、程序设计科研仿真。完整代码获取 定制创新 论文复现点击Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、引言刚性连杆柔性关节机械臂在工业生产、航空航天等领域有着广泛应用。由于其关节的柔性使得机械臂的动力学模型呈现高度非线性这为状态估计和精确控制带来了挑战。扩展卡尔曼滤波器EKF作为一种处理非线性系统状态估计的有效方法能够在实时环境中对机械臂的状态进行准确估计进而为实现精确控制奠定基础。二、刚性连杆柔性关节机械臂动力学模型一模型建立考虑一个具有 n 个关节的刚性连杆柔性关节机械臂其动力学模型可以描述为⛳️ 运行结果 部分代码n4; %number of stateq0.1; %std of processr0.1; %std of measurementQq^2*eye(n); % covariance of processRr^2*eye(2); % covariance of measurementT[1;1];f(x)[x(3);x(4);(-0.44*T(1) 0.44*T(2) 0.42*T(2)*cos(x(2))-0.36*sin(x(2))*x(4)*x(3)-0.18*sin(x(2))*x(3)^2-0.17*sin(x(2))*x(3)^2*cos(x(2))-0.18*sin(x(2))*x(4)^2)/(-1.26 0.18 * cos(x(2)) ^ 2);(0.44*T(1)0.42*T(1)*cos(x(2))-0.32*T(2)-0.85*T(2)*cos(x(2))0.36*sin(x(2))*x(4)*x(3)0.35*x(3)*sin(x(2))*x(4)*cos(x(2))1.37*sin(x(2))*x(3)^20.35*sin(x(2))*x(3)^2*cos(x(2))0.18*sin(x(2))*x(4)^2 0.17*sin(x(2))*x(4)^2*cos(x(2)))/(-1.26 0.18 * cos(x(2)) ^ 2)]; % nonlinear state equationsh(x)[x(1);x(2)]; % measurement equations[0;0;1;1]; % initial statexsq*randn(4,1); %initial state % initial state with noiseP eye(n); % initial state covraianceN20; % total dynamic stepsxV zeros(n,N); %estmate % allocate memorysV zeros(n,N); %actualzV zeros(2,N);for k1:Nz h(s) r*randn(2,1); % measurmentssV(:,k) s; % save actual statezV(:,k) z; % save measurment[x, P] ekf(f,x,P,h,z,Q,R); % ekfxV(:,k) x; % save estimates f(s) q*randn(4,1); % update processendfor k1:4 % plot resultssubplot(4,1,k)plot(1:N, sV(k,:), -, 1:N, xV(k,:), --)end 参考文献[1]崔文.多连杆柔性关节机器人的动力学与控制算法研究[D].南京航空航天大学,2016.更多免费数学建模和仿真教程关注领取