一种基于多尺度动态状态估计与误差补偿的机械臂控制方法

本发明提供了基于多尺度动态状态估计与误差补偿的机械臂控制方法，通过多传感器数据融合和扩展卡尔曼滤波算法，实现机械臂系统状态的高频高精度估计，显著提高了状态估计的准确性与可靠性；在此基础上，提出了时域与频域结合的多尺度误差分析方法，并利用自回归滑动平均模型对系统误差进行动态预测，增强系统对误差的感知和预判能力；设计了包含前馈、自适应与反馈多环节的综合控制策略，通过引入误差的动态补偿与调节机制，同时构建了基于三层任务调度的实时执行架构，协调各功能模块的协同运行，确保控制系统的实时性和高效性。本发明适用于工业制造、智能机器人等多个领域，为复杂场景中的机械臂精准控制提供了技术支持。