摘要
本发明涉及机器人领域,尤其涉及一种基于椭球等高分布的机器人关节状态估计方法,本发明提出的基于椭球等高分布的机器人关节状态估计方法,在重尾过程噪声情况下,对比现有估计方法具有估计准确,求解快速,鲁棒性高等特点,满足机器人领域对实时性和准确性的需求。本发明提出的基于椭球等高分布的机器人关节状态估计方法,在变分贝叶斯求解方法下,无需提供椭球等高分布尺度参数的先验分布,通过合理的近似求解尺度参数的期望。本发明提出的基于椭球等高分布的机器人关节状态估计方法,基于位置测量值实现对速度和加速度的快速准确估计,也可以扩展为基于位置和速度测量值的应用中,具有良好的扩展性。
技术关键词
概率密度函数
协方差矩阵
滤波器
机器人关节系统
变分贝叶斯方法
分布特征
状态空间模型
参数
方程
变量
迭代方法
卡尔曼滤波方法
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噪声
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