Precisión creciente de la solución de la ecuación trascendental

Problema: dada un sistema cinemático complejo con parámetros que son difíciles de medir, el objetivo es calcular estos parámetros de un conjunto de medidas utilizando autocalibración. El objetivo es aumentar la precisión de los parámetros calculados.

Método de aproximación: La solución utiliza una clase de aproximación que busca iterativamente el punto de desviación mínimo para una variable dada dentro de un rango específico y un tamaño de paso. La solución se refina aún más al reducir el rango y el tamaño de paso cerca del punto mínimo, aumentando de manera recursiva. El número de puntos de medición y niveles de recursión tienen efectos limitados.

posibles soluciones:

1. Aproximación iterativa: Considere implementar un algoritmo de aproximación iterativo más sofisticado, como el algoritmo Levenberg-Marquardt, que puede lograr una mayor precisión.

2. Desviaciones ponderadas: Explore la ponderación de las desviaciones basadas en la distancia angular desde 0 grados. Esto puede ayudar a mejorar la precisión enfatizando las mediciones más confiables.

3. Modelo diferente: reevalúe el modelo cinemático. La ecuación trascendental propuesta puede no ser la representación más precisa del sistema. Considere modelos alternativos que capturan mejor la física del sistema.

4. Técnicas de medición mejoradas: Centrarse en mejorar la precisión de la medición de Y0, Z0 y A0. Esto podría implicar usar sensores más precisos o calibrar los existentes.

5. Mejoras mecánicas: Examine el diseño mecánico del sistema para posibles fuentes de error. Aborde cualquier problema como vibraciones o excentricidad del tubo.

6. Puntos de datos adicionales: Explore el aumento del número de puntos de medición, pero solo hasta un punto donde se mantiene la estabilidad. Demasiados puntos pueden conducir a inestabilidades en los resultados.

7. Enfoques alternativos: Considere explorar diferentes enfoques al problema, como la utilización de algoritmos de aprendizaje automático o técnicas de optimización como algoritmos genéticos.

edit:

La mejora de accesorios: estimando y1, que se corresponden a las intersectiones de intersection a los intermedios de la medición de la medición y la estimación de la estimación de la estimación de la estimación de la estimación de la estimación de la estimación y el intersection a la estimación de la estimación de la estimación de la estimación de las medidas y la estimación de la estimación de la estimación de la estimación y la estimación. El eje de movimiento del tubo, y usarlo para calcular A0, Z0 e Y0 ha mejorado significativamente la precisión, con precisión ahora alrededor de 0.03 mm.

• Explicación de la búsqueda de aproximación: la búsqueda de aproximación reduce el rango de una sola variable ajustando incrementalmente su valor y seleccionando el paso que produce el error más pequeño. Este proceso se repite de manera recursiva, reduciendo el rango y el tamaño de paso para aumentar gradualmente la precisión.