근사 방법 :

시뮬레이션 결과는 정확도가 여전히 충분하지 않으며 오류는 0.1 mm에서 0.5 mm 범위로 충분하지 않음을 보여줍니다. 측정 지점과 재귀 수준의 수는 효과가 제한되어 있습니다.

Levenberg-Marquardt 알고리즘과 같은보다 정교한 반복 근사 알고리즘을 구현하는 것을 고려하십시오. 가중 편차 : 0도에서 각도 거리에 따라 편차에 가중치가 가중치를 탐색합니다. 이것은보다 신뢰할 수있는 측정을 강조함으로써 정확도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 다른 모델 : 운동 학적 모델을 다시 평가하십시오. 제안 된 초월 방정식은 시스템의 가장 정확한 표현이 아닐 수 있습니다. 시스템의 물리학을 더 잘 포착하는 대체 모델을 고려하십시오.

4. 측정 기술 향상 : Y0, Z0 및 A0의 측정 정확도 향상에 중점을 둡니다. 여기에는보다 정확한 센서를 사용하거나 기존 센서를 교정하는 것이 포함될 수 있습니다.

5. 기계적 개선 : 가능한 오류 소스에 대한 시스템의 기계적 설계를 검사합니다. 진동 또는 튜브 편심과 같은 모든 문제를 해결하십시오.

6. 추가 데이터 포인트 : 측정 지점의 수를 늘리는 것을 탐색하지만 안정성이 유지되는 지점까지. 너무 많은 포인트는 결과에서 불안정성을 초래할 수 있습니다.

7. 대안 접근법 : 유전자 알고리즘과 같은 기계 학습 알고리즘 또는 최적화 기술을 활용하는 것과 같은 문제에 대한 다양한 접근법을 탐색하는 것을 고려하십시오. 튜브 움직임 축 및 A0, Z0 및 Y0을 계산하는 데 사용하는 것은 현재 약 0.03mm의 정밀도로 정확도를 크게 향상 시켰습니다.