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रोबोट गतिशील मॉडलिंग सटीक नियंत्रण और अनुकरण के लिए आवश्यक है। हालांकि, चिकित्सक अक्सर सामान्य गलतियों का सामना करते हैं जो मॉडल में त्रुटियों का कारण बन सकते हैं। इन गलतियों को पहचानने और सुधारने से रोबोट नियंत्रण प्रणालियों की विश्वसनीयता में सुधार होता है।
Incorrect मापदंड अनुमान
एक बार बार गलती द्रव्यमान, जड़ता या लिंक लंबाई के लिए गलत पैरामीटर का उपयोग कर रही है। इन मापदंडों को अक्सर पूर्ण डेटा या धारणाओं से अनुमान लगाया जाता है, जिससे गतिशील समीकरणों में त्रुटियां होती हैं। इसे सही करने के लिए, सटीक पैरामीटर पहचान प्रयोग करने और अनुमानों को परिष्कृत करने के लिए अनुकूलन तकनीकों का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है।
कोरिओलिस और केन्द्रापसारक बलों को निग्लेषित करना
कुछ मॉडल कोरिओलिस और केन्द्रापसारक बलों के प्रभावों की अनदेखी करते हैं, जो उच्च गति वाले आंदोलनों में महत्वपूर्ण हैं। इन बलों को देखते हुए टोक़ गणना में परिणाम प्राप्त होते हैं। गतिशील समीकरणों में इन शर्तों को शामिल करने से बेहतर नियंत्रण सटीकता सुनिश्चित होती है, खासकर तेजी से गति के दौरान।
कठोर लिंक की गणना
कई मॉडल मानते हैं कि रोबोट लिंक पूरी तरह से कठोर, लचीलापन और संयुक्त अनुपालन की अनदेखी कर रहे हैं। यह सरलीकरण मॉडल और वास्तविक दुनिया के व्यवहार के बीच असंतुलन का कारण बन सकता है। सटीकता में सुधार के लिए, लचीला लिंक मॉडल या डैमिंग प्रभाव को शामिल करने पर विचार करें जहां आवश्यक हो।
सरलीकृत गतिशील समीकरण का उपयोग करना
इस तरह के गुरुत्वाकर्षण की उपेक्षा या योजनाबद्ध गति को संभालने के रूप में सरलीकरण आम हैं लेकिन जटिल कार्यों में त्रुटियों को जन्म दे सकते हैं। यह सभी प्रासंगिक बलों और प्रस्ताव को शामिल करने के लिए महत्वपूर्ण है मॉडल में रोबोट की गतिशीलता का व्यापक प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करने के लिए।