自由飞行机器人的应用范围从娱乐目的到航空航天应用。用于这种系统的控制算法需要基于传感器反馈准确地估计它们的状态。本文的目的是设计和验证一个轻型状态估计算法，用于自由飞行开放运动链，估计其质量中心及其姿势的状态。该研究而不是利用非线性动力学模型，提出了两个卡尔曼滤波器（KF）的级联结构，其依赖于自由落体多体系的弹道运动以及来自惯性测量单元（IMU）和编码器的反馈。在模拟中验证了多种算法，以模拟使用Simulink模拟实际情况。改变了几个不确定的物理参数，结果表明，所提出的估计器在跟踪性能和计算时间方面优于EKF和UKF。
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飞行速拉行动对于机器人系统来说可能是一个具有挑战性的任务，因为某些行为要求表演者在空降后在最终捕获另一个梯形或捕手。本文的目的是为双环自由飞行杂技机器人设计和验证运动规划算法，可以在空气中自由飞行后准确降落在另一个血管上。首先，所提出的算法规划了具有非线性约束优化方法的机器人轨迹。然后，实现反馈控制器以稳定姿势。然而，由于不能控制机器人的质量中心的空间位置，所以本文提出了一种操纵机器人姿势的轨迹校正方案，使得机器人仍然能够降落在目标上。最后，在模拟实际情况的模拟中验证了整个算法。
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