在机械臂控制系统中，如何利用时延估计和卡尔曼滤波技术来准确估计外部施加的力？请结合扰动观测器的应用，给出一种具体的实施方法。

在机械臂控制系统中，准确估计外部施加的力对于提高机器人与环境交互的性能至关重要。时延估计（TDE）和卡尔曼滤波技术的结合为实现这一目标提供了有效的手段。时延估计方法通过假设系统动力学模型在短时间内是恒定的，使用关节扭矩传感器信息来估计外力。而卡尔曼滤波则是一种优化的状态估计方法，它结合了先验知识和测量数据，通过最小化误差的平方和来估计动态系统的状态。

参考资源链接：[无传感器外力估计：基于时延估计的扰动卡尔曼滤波方法](https://wenku.csdn.net/doc/7mwdwvy85a?spm=1055.2569.3001.10343)

在具体实施时，首先需要构建机械臂的动力学模型，并对模型中可能存在的非线性因素进行线性化处理。接着，通过扰动观测器来观测系统中的不确定性和外部干扰。扰动观测器的设计通常包括一个内环控制器和一个外环观测器。内环控制器负责生成所需的控制动作以达到期望的动态性能，而外环观测器则用来估计系统中的扰动，这些扰动包括外力和模型误差等。

通过卡尔曼滤波技术，可以将时延估计方法获得的外力信息以及扰动观测器提供的扰动估计值，整合到状态更新过程中。卡尔曼滤波器将利用系统模型和噪声统计信息，通过预测和更新的循环过程，不断校正估计的外力值，从而得到更为准确的力估计。

在整个过程中，如何准确地设定卡尔曼滤波器的噪声统计参数是关键。这通常需要通过系统辨识技术来获取，同时也需要对机械臂的非线性动力学模型和环境交互特性有深入理解。此外，为了提高系统的鲁棒性，还需要考虑如何在卡尔曼滤波过程中处理测量噪声和模型误差。

为了深入了解基于时延估计的扰动卡尔曼滤波方法以及如何在机械臂中实施外力估计，推荐阅读《无传感器外力估计：基于时延估计的扰动卡尔曼滤波方法》。该书详细介绍了基于扰动观测器的外力估计方法，以及如何通过时延估计和卡尔曼滤波技术来补偿模型误差和测量噪声，提高外力估计的准确性。书中不仅涵盖了理论基础，还包括了大量的实例和应用，非常适合那些希望深入研究外力估计和卡尔曼滤波技术的工程师和学者。

参考资源链接：[无传感器外力估计：基于时延估计的扰动卡尔曼滤波方法](https://wenku.csdn.net/doc/7mwdwvy85a?spm=1055.2569.3001.10343)