扩展卡尔曼滤波提升光电扫描动态坐标测量精度

本文主要探讨了基于扩展卡尔曼滤波的光电扫描动态坐标测量算法在车间测量定位系统（wMPS）中的应用。wMPS作为一种新型的分布式测量系统，其精确的动态坐标测量对于工业现场，特别是对于移动物体的实时定位至关重要。文章首先介绍了wMPS的动态坐标测量原理，强调了精度提升的重要性。 扩展卡尔曼滤波算法（EKF）作为核心方法被引入，它是一种非线性滤波器，特别适用于处理系统状态的非线性估计问题。作者构建了一个以匀速直线运动模型为基础的理论框架，通过计算机仿真验证了该算法的有效性和准确性。通过仿真结果，作者发现EKF不仅能有效替代传统的最小二乘算法，实现对运动物体轨迹的精确估计，而且能显著降低动态测量过程中的随机误差，从而提高整体测量精度。 为了进一步验证理论成果，实验在ABB IRB 2400工业机器人平台上进行。实际操作中，EKF算法表现出良好的性能，证明了其在工业现场环境下对移动物体测量定位的适用性。实验结果显示，所提出的基于扩展卡尔曼滤波的动态坐标测量算法达到了预期效果，完全满足了工业生产中对动态位置高精度测量的需求。 因此，本文的研究不仅深化了我们对光电扫描动态坐标测量的理解，还提供了一种实用且高效的解决方案，对于提升车间测量定位系统的精度和效率具有重要的实践意义。这表明在现代制造业中，结合先进的信号处理技术如EKF，有望推动测量技术的革新，助力智能制造的发展。