如何准确估计机器人的状态，增强机器人控制的精度及稳定性

在机器人学中，状态估计和控制一样，是无法避开的问题。 任何传感器的精度都是有限的，如何利用传感器信息，尽可能准确地估计一组完整描述机器人随时间运动的物理量，如位置、速度、加速度、角度、角速度等，是状态估计领域要解决的最主要问题。因此，稳定、准确的状态估计是机器人稳定控制的必要基础。 经过多年的发展，状态估计理论已经有了许多直接、重要的结果，比如卡尔曼滤波器、最小二乘优化、粒子滤波器等，这些结果在解

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