When the joint position, velocity,

When the joint position, velocity, and acceleration dataare free of noise, which is for practical purposes realizedby applying the above-mentioned signal processing, theidentification matrix  in (2) is free of noise, and the maximumlikelihood estimation simplifies to weighted linearleast squares estimation (WLSE). The complexity of WLSEis comparable to that of LLSE, in fact, the only difference isthat WLSE weighs the data with the inverse of the covarianceof the actuator torque measurement noise and there-OCTOBER 2007 « IEEE CONTROL SYSTEMS MAGAZINE 63FIGURE 4 A KUKA IR 361 industrial robot in the robotics laboratoryat KU Leuven. The position controller of the robot is provided byOrocos software [24], [25]. This software facilitates the applicationof periodic commanded trajectories, while synchronizing encoderand actuator current measurements.fore discriminates between accurate and inaccurate data.

結果 (繁體中文) 1:

當關節的位置，速度和加速度數據
是無噪聲的，這對於實現實用的目的
通過施加上述的信號處理，所述
識別矩陣？在（2）是無噪聲的，並且最大
似然估計簡化為加權線性
最小二乘估計（WLSE）。所述WLSE的複雜性
比得上LLSE的，事實上，唯一的區別是
在於WLSE重量的數據與所述協方差的倒數
的致動器轉矩測量噪聲和那裡-
2007年10月«IEEE控制系統雜誌63
圖4阿庫卡IR 361工業機器人在機器人實驗室
在魯汶大學。機器人的位置控制裝置被設
OROCOS軟件[24]，[25]。此軟件有利於應用
的週期性命令的軌跡，而同步編碼器
和致動器的電流的測量。
準確和不準確的數據之間脫穎而出辨別。

結果 (繁體中文) 2:

當關節位置、速度和加速度資料
無噪音，這是為實際目的實現
通過應用上述信號處理，
（2） 中的標識矩陣無雜訊，最大
可能性估計簡化為加權線性
最小二乘估計 （WLSE）。WLSE 的複雜性
與 LLSE 相比，事實上，唯一的區別是
WLSE 用共變數的反向權衡資料
執行器扭矩測量雜訊，並
2007 年 10 月 – IEEE 控制系統公司 63
圖4 機器人實驗室中的庫卡 IR 361 工業機器人
在魯汶大學。機器人的位置控制器由
奧羅科斯軟體 [24]， [25]。該軟體方便了應用程式
定期命令的軌跡，同時同步編碼器
和執行器電流測量。
區分準確和不准確的資料。

結果 (繁體中文) 3:

當關節位置、速度和加速度數據
沒有譟音，這是為了實現實際目的
通過應用上述信號處理
（2）中的識別矩陣沒有雜訊，並且
似然估計簡化為加權線性估計
最小二乘估計（WLSE）。WLSE的複雜性
與LLSE相當，事實上，唯一的區別是
用協方差的倒數來衡量數據
執行器扭矩量測雜訊-
2007年10月《IEEE控制系統雜志》63
圖4機器人實驗室中的KUKA IR 361工業機器人
在庫魯汶。機器人的位置控制器由
Orocos軟件[24]，[25]。這個軟件便於應用
同步編碼器時的週期指令軌跡
以及執行器電流量測。
區分準確和不準確的數據。