利用递归滤波对坐标测量机的动态监视的制作方法
【专利摘要】本发明涉及利用递归滤波对坐标测量机的动态监视。本发明提供了一种针对坐标测量机的至少一部分提供动态状态信息的方法，所述坐标测量机包括所述坐标测量机包括：基座，探头，机器结构，其具有用于将所述探头链接至所述基座的结构部件，以及至少一个驱动机构，其用于提供所述探头相对于所述基座的移动性，该方法定义了具有一组实际的状态变量的动态模型，所述状态变量与所述坐标测量机的所述至少一部分的一组物理性质有关，并且表示了所述坐标测量机的所述至少一部分的实际状态，并且通过基于所述动态模型的计算来推导出所述坐标测量机的所述至少一部分的实际状态。
【专利说明】利用递归滤波对坐标测量机的动态监视
【技术领域】
[0001]本发明总体上涉及一种借助卡尔曼滤波(Kalman-Filtering)来提供坐标测量机(CMM)的动态状态信息的方法和一种适于执行该方法的坐标测量机。
【背景技术】
[0002]为了对预定物体参数的正确性(例如物体的尺寸和形状)进行检测，在生产之后在诸如坐标测量机(CMM)的坐标定位设备上对工件进行检查是常见的做法。
[0003]在传统的3-D坐标测量机中，探头被支承以沿着相互垂直的轴(在X，Y和Z方向)移动。因此，探头可被引导至坐标测量机的测量空间中的任意点，并且物体是可利用带有探头的测量传感器(探针)测量的。
[0004]在一个坐标测量机的简单形式中，与各个轴平行安装的适合的换能器(transducer)能够确定探测头相对于坐标测量机的基座的位置，因此,能够确定传感器正在接近的物体上的测量点的坐标。为了提供探针的可移动性，典型的坐标测量机可包括上面设置有探头的框架结构以及用于框架结构的框架部件相对彼此来移动的驱动装置。
[0005]为了测量表面变量，基于利用触觉传感器和光学传感器的测量原理都是已知的。
[0006]一般来说，为了提供具有改善的测量精确度的坐标测量机，其框架结构因此通常被设计为具有高的静态硬度。为了实现硬度和刚性机械设计，框架结构或其至少一部分经常由诸如花岗岩的石头制成。除了诸如热稳定性和良好的减震性能外，花岗岩也会使机械和可移动框架元件相当重。另一方面，为了适合的加速度，高重量也要求很大的力。
[0007]如果采用这种技术，那么仍然存在多个可能的误差源。当相对于一个框架部件移动另一部件时，机械部分的共振或振动正是两个动态误差的例子。此外，可发生静态误差，该静态误差例如是在直线驱动机械装置中的横向偏移或者不是直线的移动以及轴没有相互平行。
[0008]根据很多方法，对所提及的误差仅进行了静态分析，然而当移动轴时这些误差也包括依赖于轴的移动，尤其是依赖于位置、加速度、加加速度的动态因素。利用依赖于速度的校准被认为是简单且僵化的方式。虽然通过利用位置校准矩阵能够在数值上减小静态误差，但是当尝试着补偿动态误差时事情会变得复杂得多。
[0009]当考虑到诸如所提到的振动或共振或动态力等的动态误差时，校准变得甚至更加复杂，其中，这些误差不仅能够影响出现这些误差的轴，并且也能够“串扰”到其他轴并在系统的其他部分引起误差。此外，潜在的影响也可能取决于诸如温度、湿度、空气压力等的环境条件，特别是，这些潜在的影响也会随着机器的寿命而发生变化。
[0010]例如，在这种情况下，必须要考虑坐标测量机的一个轴的加速度(其能够进一步移动垂直的轴和探头)能够引起坐标测量机的整个框架的线性偏差和角动态偏差，这又会引起测量不确定性和误差。通过在小加速度下(例如，通过所期望的移动的最终优化的轨道)进行测量来减小这些动态测量误差。
[0011]已知的方法试图通过称为输入整形(input-shaping)的技术来抑制由坐标测量机的加速度引起的偏差、振动和/或摆动，该输入整形利用向驱动执行器控制的输出上据此操作的变量来控制诸如推进电机的力量或电流的调节变量以避免机械共振并且防止共振频率的发生或者甚至主动地抵消振荡。
[0012]此外，作为控制形式的模型预测控制能够应用于CMM，其中在该控制形式中利用设备的当前状态作为初始状态，通过在每个采样时刻解决有限范围开环最佳控制问题来获得当前控制动作。该最优化产生优化控制序列，然后向设备施加该序列中的第一控制。
[0013]作为误差控制的示例，EP1599990公开了一种坐标测量机的测量坐标校正方法及坐标测量系统，其在坐标测量机上装载具有各种重量的零件的同时测量几何误差。从每一零件重量的测量结果中推导出补偿参数并进行存储。正确地读取与将要测量的零件重量对应的补偿参数以对将要测量的零件的测量坐标进行校准。
[0014]作为另一示例，EP1687589公开了对具有铰接探头的坐标测量机进行误差补偿的方法，该铰接探头具有表面检测装置。该表面检测装置在测量过程中围绕所述铰接探头的至少一个轴进行旋转。该方法包括以下步骤:确定整个设备或其部分的刚度；确定在任一特定时刻与铰接探头所施加负载相关的一个或多个因素，并确定表面检测装置处由所述负载造成的测量误差。
[0015]在GB2425840中公开了另一种利用坐标测量机(CMM)对工件测量进行误差校正的方法。从而，利用工件感测探头进行位置测量，其中提供了测量加速度的装置。针对诸如由振动引起的高频(不可重复)误差和诸如由于探针上的离心力引起的低频(可重复)误差，来对测量进行校正。这种校正方法包括:测量工件；从预定的误差函数、误差映射或者误差查找表确定可重复的测量误差；测量加速度并计算不可重复的测量误差；对第一测量误差和第二测量误差进行组合以确定总误差；以及利用该总误差来校正工件测量。预定的误差映射是利用已知尺寸的人工制品求得的。
[0016]利用安装在探针中或测量机的其他移动部分(例如Z柱和/或基座台)上的加速度计来允许对外部施加的振动进行微差测量和/或评估也是已知的。在这样的布置中，利用二重积分能够测量探针位置的错位和误差，并且基于该信息有可能利用二重积分信号和标尺之间的差来调节读数。例如，W002/04883公开了这样的准静态方法。
[0017]为了处理上述误差尤其是动态误差，通常定义CMM的适合模型，其中基于该模型能够尤其对CMM的框架结构的定位行为进行描述。例如，为了查找与CMM的框架部件的实际定位相关的校正值，可定义查找表。这样的CMM建模连同CMM部件的重量(和刚度)减小一起变得更重要。
[0018]重量减小是与坐标测量机的设计相关的主要课题，因为如果建立包括更小重量(和更小刚度)的坐标测量机部件，那么通过引起影响坐标测量机的更小的力能够实现各个部件的快速定位。另一方面，由减小的刚度和机器部件的(更快)移动导致的扭力和机器振动的影响随着这些部件的重量减小而增加。因此，源自这样的变形和振动发生的误差和推导的测量值的不确定性相应增加。用于提供坐标测量机的误差补偿的已知建模不能针对影响CMM测量性能的增加误差总量进行计算和补偿。此外，为了对利用重量减小的CMM推导的测量值进行补偿，这样的建模也不能高精度地连续处理或确定误差的不同种类。
[0019]由于模型仅是现实的近似，因此它们易于存在由参数不精确性和建模简单引起的误差。尤其是，当模型系统包括具有低阻尼(damping)的一个或多个固有模式时，这些误差会变得显著。由于简单的模型、诸如质量、惯性、刚性值、阻尼值或几何性能的不精确的模型参数、或诸如空气轴承刚度和阻尼的随时间和/或位置变化的参数会引起模型-现实失配。
[0020]虽然从诸如CAD模型能够精确地确定质量、惯性、几何性能和刚度值，但是阻尼值或轴承特性的取得更具有挑战性。尤其是由于空气轴承刚度和阻尼值随着空气轴承压力改变、方向改变、表面特性和移动速度而非线性地变化，因此空气轴承刚度和阻尼值是易于发生失配的参数。
[0021]有时由于交叉耦合进感测轴(例如，从加速度传感器)，模型的输入变量(例如，力口速度)经常表现出大的测量噪声。对这些输入变量(感测数据)可进行低通滤波，而低通滤波引入了依赖于频率的相移(和依赖于频率的延迟)，因此，这会在偏差计算中引入误差。
【发明内容】
[0022]因此，本发明的目的是提供一种用于提供对CMM实际状态进行基于模型的计算的改进方法，其中，通过该计算减小了上述模型-现实失配，尤其是，其中连续地提供对偏差的计算。
[0023]本发明的进一步目的是从与模型相关的系统参数提供校正位置值的计算，并且针对这些位置推导出误差值。
[0024]本发明的另一目的是提供一种用于确定CMM的机器振动和/或变形的改进方法，尤其是，提供一种用于对由这些振动和/或变形引起的误差进行补偿的改进方法。
[0025]本发明涉及一种针对坐标测量机的至少一部分提供动态状态信息的方法，所述坐标测量机包括所述坐标测量机包括:基座，探头，机器结构，其具有用于将所述探头链接至所述基座的结构部件，以及至少一个驱动机构，其用于提供所述探头相对于所述基座的移动性，该方法定义了具有一组实际的状态变量的动态模型，所述状态变量与所述坐标测量机的所述至少一部分的一组物理性质有关，并且表示了所述坐标测量机的所述至少一部分的实际状态，并且通过基于所述动态模型的计算来推导出所述坐标测量机的所述至少一部分的实际状态。
[0026]根据本发明，利用所述动态模型，尤其是利用卡尔曼滤波，通过以下操作来执行滤波处理:基于所述状态变量推导出一组预测变量，所述一组预测变量描述了所述坐标测量机的所述至少一部分的预期最近状态，测量所述物理性质中的至少一个并且基于所述测量来确定一组可观察量，通过将所述一组预测变量与所述一组可观察量进行比较来推导出一组连续状态变量，所述连续状态变量提供了所述坐标测量机的所述至少一部分的最近状态的经调节表示，并且利用所述一组连续状态变量作为所述一组实际的状态变量来更新所述动态模型。
[0027]利用本发明的特定【具体实施方式】，滤波处理被设计为线性二次估计量和/或递归滤波过程和/或卡尔曼滤波器和/或扩展卡尔曼滤波器。
[0028]参考根据本发明的滤波处理，以递归的方式执行滤波(和建模)。基本上，通过预测变量、与变量的相关值进行物理测量(等于确定可观察量)、聚合(结合并比较)预测和测量并且推导出新变量(变量的估计)。根据本发明，也可以使用卡尔曼滤波器总体地执行这样的滤波，并且以下主要参考卡尔曼滤波详细描述这样的滤波。但是，本发明不局限于使用卡尔曼滤波器，在本发明的上下文中也可以使用其他的递归滤波器方法(例如线性和/或非线性滤波器)。
[0029]滤波处理基于变量的递归估计，其中据此卡尔曼滤波器是递归估计量。这意味着(仅)需要来自之前时间步骤和当前测量的估计状态就可以计算针对当前状态的估计(实际化的状态变量)。因此，不需要观察和/或估计的历史。
[0030]卡尔曼滤波器可写为单个等式，但是典型地可被概念化成两个不同的阶段:“预测”和“更新”。预测阶段利用来自之前时间步骤的状态变量以产生在当前时间步骤的状态估计。该预测状态估计也被称作“先验”状态估计，因为虽然该预测状态估计是在当前时间步骤的状态估计，但是并不包括来自当前时间步骤的观察信息。在更新阶段中，当前的“先验”预测与当前的观察信息(例如分别与状态变量或物理性能相关的测量)组合以完善状态估计。术语上将改善后的估计称作“后验”状态估计。
[0031]典型地，这两个状态交替，在下一个调度(scheduled)观察之前该预测提前于状态，而该更新包含该观察。可选地，在由于某种原因不能观察的情况下，虽然在接下来可跳过更新并且可执行或者可不执行多种更新步骤，但是接下来仅执行一个步骤。类似地，如果可同时进行多种独立观察，那么可执行多个更新步骤(典型的利用不同的观察矩阵)。
[0032]原则上，卡尔曼滤波器利用系统的动态模型(例如，移动的物理规律)和多种相继的测量(例如从传感器)，尤其是，已知的控制或激励输入到系统以形成对系统的变化量(即，描述系统状态的变量)的估计，这比单独利用测量来获得估计更优。这样，卡尔曼滤波器是公共传感器融合和数据融合算法。
[0033]尤其是，基于模型的全部测量和计算在某种程度上都是估计的(例如，噪声传感器数据)，在描述系统如何改变的等式中的近似值和没有考虑的外部因素引入了关于系统状态的推断值的某些不确定性。卡尔曼滤波器可利用加权平均的新测量来对系统状态的预测进行平均。加权的目的是对具有更好的(即更小的)估计不确定性的值更“信任”。典型地，从协方差、对系统状态的预测的估计的不确定性的测量来计算得出权重。加权平均的结果是位于预测状态和测量状态之间且比单独的预测状态或测量状态具有更好的估计不确定性的新状态估计。利用该新估计和通知在随后的迭代中使用的预测的协方差，在每个时间步骤重复该过程。这意味着，卡尔曼滤波器以递归方式工作并且仅需要系统状态最后一个“最佳猜测”而不需要系统状态的整个历史就能够计算新的连续的或最近的状态。
[0034]就不同类型的滤波器而言，卡尔曼滤波器可被视为最简单的动态贝叶斯(Bayesian)网络之一。卡尔曼滤波器利用引入的测量和数学处理模型在时间上递归地计算测量的真实值的估计。类似地，递归贝叶斯估计利用引入的测量和数学处理模型在时间上递归地计算未知的概率密度函数(PDF)的估计(参见C.Johan Masreliez, R.D.Martin(1997), “Robust Bayesian estimation for the I inear model androbustifying he Kalman filter，，，IEEE Trans.Automatic Control)。在递归贝叶斯估计中，将真实状态假设为是不遵循马尔科夫(Markov)过程，并且测量是隐马尔科夫模型(HMM)的观察状态。
[0035]典型地，基本卡尔曼滤波器与线性假设有关。但是，更复杂的系统可以是非线性的，其中，非线性可以与处理模型相关联、或者与观察模型相关联，或者与(用扩展的卡尔曼滤波器建模的)两者相关联。
[0036]此外，非线性度也可以在当前状态被线性化，然后再使用基本的卡尔曼滤波器。[0037]在扩展卡尔曼滤波器(EKF)中，状态转换和观察模型不必是状态的线性函数，而可以是非线性函数。这些函数是可微类型的。可以使用这样的第一函数根据之前的估计来计算预测的状态，类似地，可以使用这样的第二函数从预测的状态来计算预测的测量。但是不能将这两个函数直接用于协方差。而是计算偏导数(雅克比行列式，Jacobian)的矩阵。
[0038]在每个时间步骤中，利用当前预测的状态来估计雅克比行列式。这些矩阵可以用在卡尔曼滤波器等式中。该过程本质上对当前估计附近的非线性函数进行线性化。
[0039]关于递归滤波器方法的原理，可以从以下得到更多的细节信息，例如“KalmanFiltering-Theory and Practice using MATLAB，，, Mohinder Grewal, Augus Andrews, JohnWiley and Sons,第三版，2008 年 9 月；或者 “Optimal State Estimation:Kalman, Hinfinity and Nonlinear Approches”，D.Simon, Wiley-1nterscience,第一版，2006 年 6月。
[0040]与从现有技术中已知的仅加速度信号进行积分(例如，以推导出速度或位置信息)相反，根据本发明的开环建模和滤波器能够减小由于模型-现实失配所引起的误差，尤其是减小由于低阻尼模式引起的误差。此外，对参数的识别和/或估计对于识别、估计和/或跟踪变化的或未知的参数(例如，可以随时间变化的阻尼参数和空气轴承刚度)来说特别有用。根据本发明的方法的进一步的优点是具有低(或甚至没有)相位延迟的滤波传感器数据的可能性，因此，本发明的方法具有低(或甚至没有)延迟。噪声减小得到了优化并且实现了具有传感器加权的传感器融合。不仅由受控机器移动引入的误差而且由机器环境引入的误差都能够被确定并且被补偿。
[0041]根据本发明进一步【具体实施方式】，基于动态模型推导出坐标测量机的至少一部分的实际变形和/或错位，尤其是其中，对实际变形追踪预定时间段，和/或基于动态模型推导出坐标测量机的指定点的实际位置，尤其是其中，对指定点的位置追踪预定时间段。
[0042]优选地，本发明的方法适于计算坐标测量机的至少一部分的偏差，因此，尤其提供了针对CMM的校正值。根据本发明的【具体实施方式】，提供了对机器上指定点或机器部件的绝对位置的计算。
[0043]关于本发明的【具体实施方式】，通过基于动态模型执行计算来推导出预测变量。
[0044]此外，根据本发明的进一步【具体实施方式】，在预定时间间隔内执行滤波处理，其中，在预定时间段内观察对至少一个物理性能的测量。通过设定一个预定时间间隔，建模的准确度和计算时间能够适应测量要求(例如，快与精确测量)。
[0045]此外，可通过使连续状态变量组中的至少一个连续状态变量与预测变量和/或与可观察的组的可观察量相适应来详细说明根据本发明的方法。
[0046]在根据本发明的【具体实施方式】的上下文中，通过从预测变量组和可观察量组计算加权平均来推导出补偿值，其中，至少一个连续状态变量被调整为补偿值，尤其是其中，该补偿值是从定义的预测变量和各个可观察量中推导出的，尤其是其中，预测变量、可观察量和连续状态变量与相同的物理性能有关。
[0047]因此，能够执行对状态变量的测量值和预测值的比较，并且基于该比较能够推导出这些变量各自的值。例如，针对变量的一个值保留预测的值，一个其他的值被修改为与测量值适应，并且在测量值与预测值之间设置了针对另一变量的值。
[0048]此外，根据本发明，通过对预测变量组和可观察量组进行处理可确定误差值，尤其是，针对连续状态变量和/或预测变量中的至少一个确定误差值，通过将各个至少一个物理性能的测量值与针对各个状态变量或预测变量的预测值比较可确定误差值，和/或基于该误差值来自适应(adapt)至少一个连续状态变量。
[0049]根据本发明进一步的【具体实施方式】，利用各自的传感器的测量而生成的传感器数据被用于推导可观察量组，和/或基于滤波处理被过滤和适应性改变，以便减小传感器噪声，尤其是，其中没有相位延迟地执行对传感器数据的滤波和自适应。
[0050]为了提供用于对连续状态变量进行推导的参数，关于测量状态变量和/或预测变量和/或模型输入的可能输入值(从传感器测量或从轨迹)，可提供加速度、速度、位置、错位、方向、弯曲、变形、扭矩(roque)或力信息,或者一些这样的输入的组合。通过测量可确定一些输入值，并且可从路径规划轨迹计算一些输入值。此外，通过偏差的测量可间接地确定输入值。
[0051]尤其是，状态变量、预测变量、可观察量和/或连续变量可定义以下值中的至少一个，和/或可定义至少部分坐标测量机的各个值的改变:
[0052]?质量
[0053]?惯性
[0054]?几何性质
[0055]?刚度
[0056]?阻尼
[0057]?轴承性质
[0058]?扭矩
[0059]?温度
[0060]?湿度
[0061]?速度和/或
[0062]?施加的力
[0063]参见本发明的另一方面，可以计算建立时间并且可以基于所述滤波过程生成建立信号以补偿利用所述坐标测量机执行的测量，其中，所述建立时间表示为了实现预定的测量精度而保持所限定的测量位置的时长，尤其是其中，所述建立信号被处理以控制所述探头相对于测量点的重新定位和/或保持所限定的位置，或者生成输出信号，尤其是声音和/或光信号，用于向操作者提供信息以便按照所限定的测量精度进行手动测量。
[0064]因此，可以使用动态模型来计算为了在利用CMM探测期间实现所限定的精度所需的建立时间。此外，该方法可以被用来优化轨迹限制(例如，有关猛拉或加速)以便在扫描移动过程中实现所限定的精度。因此，使用根据本发明的建模和滤波能够优化测量速度并增大生产量而不会妨碍精度目标。
[0065]根据本发明，分别由CMM或卡尔曼滤波执行的滤波处理提供了识别和调节有失配倾向的参数，例如空气轴承刚度和阻尼值，因为它们是与空气轴承压力改变、定位改变、表面特性、空气间隙和CMM部件的移动速度呈非线性关系改变的。其他要识别或调节的参数例如是阻尼和刚度值、质心或惯性。
[0066]关于建立模型来提供根据本发明的方法的适当模型，可以选择几种建模方法。
[0067]根据本发明的【具体实施方式】，可以使用2013年2月5日提交的申请号为EP13153954.6的欧洲专利申请中描述的建模方法来获得具有少量元件，例如线性轴的模型并使处理时间非常短。
[0068]根据本发明的另一实施方式，采用了 CMM的相关部分的2D模型，这在不同建模平面之间的交叉耦合可以忽略或者定义了耦合2D模型的情况下是可能的，其中，不同平面之间的有限交叉耦合是可能的，或者根据本发明【具体实施方式】提供了 3D建模，其中，3D模型可以是优选的，如果平面之间的主要交叉耦合效应要被表示。这种建模方法和对这些模型的求解例如在2013年2月5日提交的申请号为EP13153980.1的欧洲专利申请中描述了。
[0069]本发明还涉及一种坐标测量机，该坐标测量机包括基座，探头，机器结构，其具有用于将所述探头链接至所述基座的结构部件，至少一个驱动机构，其用于提供所述探头相对于所述基座的移动性，以及控制和处理单元，其被设置为执行建模功能。通过执行该建模功能，定义了具有一组实际的状态变量的动态模型，所述状态变量与所述坐标测量机的所述至少一部分的一组物理性质有关，并且表示了所述坐标测量机的所述至少一部分的实际状态，并且通过基于所述动态模型的计算来推导出所述坐标测量机的所述至少一部分的实际状态。
[0070]根据本发明，所述建模功能包括滤波算法，尤其是利用卡尔曼滤波，通过执行该滤波算法:基于所述状态变量推导出一组预测变量，所述一组预测变量描述了所述坐标测量机的所述至少一部分的预期最近状态，测量所述物理性质中的至少一个并且基于所述测量来确定一组可观察量，通过将所述一组预测变量与所述一组可观察量进行比较来推导出一组连续状态变量，所述连续状态变量提供了所述坐标测量机的所述至少一部分的最近状态的经调节表示，并且利用所述一组连续状态变量作为所述一组实际的状态变量来更新所述动态模型。
[0071]此外，根据本发明的优选实施方式，所述坐标测量机的控制和处理单元被设置为执行根据本发明的(如上所述)的方法。
[0072]与本发明的另一【具体实施方式】有关，所述坐标测量机包括用于对所述物理性质进行监视，尤其是对所述坐标测量机处的激励和/或碰撞进行测量的传感器，尤其是加速度传感器和/或偏转传感器和/或振动拾波器，尤其是其中，传感器增益是基于所述动态模型的计算而可调的。
[0073]根据本申请的上述【具体实施方式】，分别利用CMM执行的滤波处理提供了识别和调节有失配和漂移倾向的参数，例如传感器信号的便宜和增益因子，例如加速度、速度、陀螺仪、距离、错位、弯曲、扭矩和/或力传感器。例如，能够基于该滤波方法来调节加速度传感器的增益和/或偏置的热漂行为。
[0074]另外，本发明还涉及一种具有计算机可执行指令的计算机程序产品，该计算机可执行指令用于执行根据本发明的方法，尤其是在根据被白饭的坐标测量机的控制和处理单元上运行时。
【专利附图】
【附图说明】
[0075]以下参考在附图中示意性示出的实施方式更详细的描述或解释仅作为示例的根据本发明的方法和装置。具体地，
[0076]图1示出了根据本发明的坐标测量机的第一示例性实施方式；[0077]图2示出了根据本发明的坐标测量机的第二示例性实施方式；
[0078]图3是例示根据本发明特定实施方式的模型和滤波的一般原理的框图；
[0079]图4a至图4e示例性示出了关于现实以及关于基于模型的计算，尤其是关于根据本发明的基于模型的计算，一个系统变量在时间上的改变和由该改变引起的错位进程。
【具体实施方式】
[0080]图1中描述了根据本发明的门式坐标测量机I (CMM)的示例性实施方式，坐标测量机I包括基座11和用于将探头15链接到基座11的框架结构，框架结构包括多个框部件12、13、14，这多个部件可相对于另一个移动。第一框架部件12是具有两个门柱的门，其中，通过在这两个门柱的上端处的桥接部分将两个门柱连接。由驱动装置(未示出)驱动的框架部件12能够沿着基座11的纵向侧移动。该方向对应于第一方向X。尤其是，通过附接到基座11的齿条来执行框架部件的移动，其中该齿条与框架部件12上的小齿轮(pinion)相啮
八
口 ο
[0081]在框架部件12的桥接部分上可移动地设置有滑架14。利用齿条和小齿轮也可以实现滑架14 (其可被视为另一个框架部件)的移动。构成另一框架部件的垂直杆13 (套筒，Z立柱)可移动地与滑架14结合。在垂直杆13的底部设置有探头15。
[0082]探头15可沿着X、Y和Z方向移动到坐标测量机I的测量容积(工作区)中的任意期望点。测量容积是由基座11和框架部件12、13尤其是由滑架14的移动范围来限定的。三个空间方向Χ、Υ和Z优选地彼此垂直，但是这对于本发明来说不是必要的。应当注意，未示出驱动装置和用于驱动框架部件和据此用于驱动探头15的控制器。
[0083]待测量的物体5被放置在基座11上的测量容积的空间中。
[0084]示例性地设置有触针(stylus)的探头15被固定在杆13的下自由端上。采用已知的方式使用触针来接触待测量的物体5。但是本发明并不局限于触觉坐标测量机，并且本发明也可用于使用以非接触方式接近测量点的坐标测量机，即，例如具有光扫描头的坐标测量机。更一般地，探头15可被设计用来布置接触探针，例如扫描探针或接触触发探针，或者非接触探针，尤其是是光学探针、电容探针或电感探针，或铰接探针。
[0085]位于可移动部件和导轨之间的两种最常见类型的轴承是空气轴承或滚珠轴承(例如，线性循环加轨)。空气轴承具有这样的优势:在移动中不存在摩擦(该摩擦会引入不同种类的误差，例如角度误差或迟滞现象)。空气轴承的缺点在于刚性比滚珠轴承低，因此尤其会发生动态误差。在滚珠轴承类型中，轴承系统中的刚度通常较高，但是存在摩擦，并且摩擦力会引入误差。但是，本发明可以应用于这两种类型的轴承。
[0086]综上，建立坐标测量机I是为了确定待测量的物体5上的测量点的三维空间坐标，因此，为了使探头15相对于基座11沿着第一方向、第二方向和第三方向(X、Y和Z方向)移动，坐标测量机I包括三个线性驱动装置，尤其包括提供额外的旋自由度的机器部件。
[0087]每个线性驱动装置都具有线性导轨，分别是一个沿着第一方向、一个沿着第二方向、一个沿着第三方向(X、Y和Z方向)。在简单的实施方式中，由基座11的构成边缘的两个表面形成X-方向驱动装置的线性导轨，由桥接部分的两个或三个表面形成Y-方向驱动装置的线性导轨，由Y-滑架元件中的立方体孔形成Z-方向驱动装置的线性导轨。
[0088]此外，每个线性驱动装置都包括被支承的可移动元件以利用轴承沿着导轨移动。尤其是，X-方向驱动装置的可移动元件被实现为具有相对于上述基座11的两个导向表面彼此相对的表面的X-滑架。Y-方向驱动装置的可移动元件被实现为具有相对于上述桥接部分的两个或三个的导向表面彼此相对的表面的Y-滑架。此外，Z-方向驱动装置的可移动元件是由具有相对于Y-滑架中的立方孔的内表面彼此相对的表面的Z柱13 (轴套)形成的。
[0089]此外，每个线性驱动装置都包括线性测量工具，该线性测量工具用于分别确定分别沿着第一方向、第二方向和第三方向(x、y和Z方向)的每个可移动兀件的第一驱动位置、第二驱动位置和第三驱动位置。
[0090]在图1的示例性实施方式中，每个门柱都具有允许第一框架部件12沿着X-方向移动的可移动的X滑架。
[0091]作为X-测量工具一部分的测量标尺IOX示意性地表示在基座11的长侧上，其中标尺IOX与X-方向平行地延伸。标尺可以是例如具有增量刻度或绝对值刻度的玻璃测量标尺，利用该刻度能够确定X滑架的X-方向上的驱动位置。应当理解，虽然为了简洁的目的在此未表示出，但是测量工具可进一步包括用于读取测量标尺IOX的适合的传感器。但是，应当理解，本发明不局限于使用玻璃测量标尺，因此也可以使用用于记录驱动装置的可移动部件的驱动/行进-位置的其他测量工具。
[0092]在第一框架部件12的桥接部分上与Y-方向平行地设置另一测量标尺IOY。最后，在Z柱14上与Z-方向也平行地设置另一测量标尺10Ζ。通过利用作为线性测量工具的测量标尺ΙΟΥ、10Ζ,有可能采用已知的方式计量地记录在Y-方向的第二框架部件14的当前驱动位置和在Z-方向的轴套13的当前驱动位置。
[0093]在所示的实施方式中，基座11包括具有用于支承被测量物体并且在其上确定测量点的空间坐标的花岗岩平台。
[0094]未示出被设计为致动坐标测量机I的马达驱动以使探头15行进至测量点的控制和处理单元。控制和处理单元包括处理器和存储器。尤其是，控制和处理单元被设计为用来将物体5上的测量点的三维空间坐标确定为三个驱动装置的至少第一驱动位置、第二驱动位置和第三驱动位置的函数。
[0095]为了进行人工操作，控制单元可与用户操作台连接。控制单元也可能全自动地接近待测量的物体5的测量点并对其进行测量。
[0096]因为一般种类的坐标测量机的设计以及不同线性导轨和不同线性测量工具的设计对本领域技术人员来说是已知的，所以必须理解，可以进行很多修改和不同特征的组合。所有这些修改都落入本发明的保护范围。
[0097]因此，本发明可通常利用所有类型的坐标测量机，即利用被设计为平行运动机的CMM以及利用具有线性运动或连续运动的CMM。示例性地，CMM可被设计为桥型机、L-桥型机、水平臂型机、悬臂型机或门架型机，或者可以被设计为铰接臂。此外，也可以将本发明上下文中的CMM理解为用于精确定位和/或精确组装工件的系统，和/或用于施加材料(例如喷射或印刷涂料或其他材料)的工具。这样的系统被设计用于对由各个系统的结构限定的工作容积内的位置进行移动和测量，并且这样的系统定义在其中高精度地定位系统部件的坐标系统。尤其是，这样的系统提供了相对于另一工件高精度地运载或放置工件。例如，基于本发明的动态模型的执行可控制并操作提供精确定位和/或测量能力的机器人。[0098]此外，根据本发明，控制和处理单元包括用于基于模型对坐标测量机I的偏差进行动态、尤其是连续计算的功能，该模型表示由状态变量定义的至少一部分CMM1。为了推导出CMMl的精确状态，执行滤波处理，其中基于状态变量推导出描述CMMl的预期连续状态的进一步的预测变量(估计)。此外，通过例如测量物理性能来监视状态变量或物理性能，并且确定关于各个状态变量的值的变化。在滤波处理的进一步的步骤中，将监视的变量(具有确定的变化)与预测变量比较，并且基于该比较推导出新的一组连续的状态变量。这些变量表示CMMl的最近(即连续的)状态。例如，可通过计算加权平均进行对变量的比较，其中更高确定性的变量被赋予更多的权重。
[0099]采用一组连续的状态变量来升级该模型。因此，基于这些连续的变量对前一组变量进行实际化，特别地其中，用连续的变量替换先前的变量。例如，用实际化的力的值替换关于在CMMl处的力的先前值。
[0100]然后，根据一组连续变量或根据实际化的模型分别计算CMMl的连续状态。因此，例如，CMMl的实际弯曲或扭曲，或至少一部分CMMl的实际弯曲或扭曲能够被推导成连续的状态。此外，能够计算结构的错位或CMMl的指定点的错位，并且从该错位能够生成关于CMMl的探针(或探头15)的错位的误差信息。可选地，根据本发明的进一步【具体实施方式】，利用该误差信息来补偿测量值。
[0101]根据该【具体实施方式】，通过持续地更新建模参数(变量)并且利用实际参数重复地计算坐标测量机的实际状态来递归地执行以上的计算(利用计算出的估计值和测量出的变量)。因此，可以忽略一个或更多个模型参数的历史发展，并且在仅一个时间步骤(例如从对坐标测量机的第一计算至第二计算)观察并存储变量，其中，要执行的时间步骤可针对各个计算进行调节，即可跳过某个时间步骤或使用交替的时间步骤。
[0102]此外，根据本发明的建模方法能够分别地追踪CMMl的至少一部分的状态并推导出该部分的变形或错位。因此，根据本发明来定义模型并对物理参数执行滤波以及计算CMMl的实际状态，能够减少由于CMMl的动态动作而导致的误差。以上描述的功能提供了对机器参数进行动态建模和计算偏差、特别是校正或补偿偏差，即针对动态改变的偏差，改进的基础和精确的基础。
[0103]图2示出了根据本发明的坐标测量机2 (CMM)的第二示例性实施方式，其中，坐标测量机2包括基座21和部件22、23和24，这些部件用于提供探针15相对于基座21在三个方向(X-方向、Y-方向和Z-方向)上的移动性。因此，利用将三个部件22、23、24与基座21链接的驱动装置(未示出)，部件22、23和24能够相对于彼此移动。
[0104]待测量的物体6被放置在基座21上。为了测量该物体6，探头15接近物体6的表面。根据引导探头15处的触摸测量传感器的预定测量路径来确定坐标，并且根据该测量来确定物体的表面轮廓。
[0105]坐标测量机2还包括存储物体数据的存储单元。利用测量推导出物体6的表面数据之后，将该数据与存储在存储单元中的物体数据进行比较，并且基于对数据的比较来识别该表面中的可能变化。
[0106]此外，定义了提供关于CMM2 (或CMM2的至少一部分)的位置和/或偏差的实际状态信息的模型。基于表示CMM2的该部分的物理性能的状态变量来建立该模型，并且将状态变量存储在数据存储装置中。可以通过基于该模型的计算来推导出CMM2的该部分的实际状态(即结构部件的位置和/或所述部件的偏差)。为了计算实际状态，定义并执行滤波处理，其中从状态变量中计算估计函数(estimator),并且对状态变量的至少一个物理性质监视(即测量)预定时间段。可通过将特定的传感器(例如，加速度传感器或应变计)附接到CMM2并利用该传感器生成追踪信号来执行该监视。
[0107]基于该监视并基于计算出的估计函数来定义一组连续的变量，其中这组连续的变量可包含等于先前一组变量的值的变量值，并且可包括不同于和先前组一致的值的值。例如，关于框架部件的速度参数保持为常量，但是(例如其由应变仪测量的)弯曲值在监视时间段上减小。通过从连续的组计算出坐标测量机2的新的实际状态，例如通过构建加权平均并且根据该平均限定连续的变量，来考虑变量(即物理性质的变量)的监视到的变化和对变量的估计。
[0108]在本发明的上下文中，可以向一组作用(校正)变量提供动态模型，并且通过另外地处理这些作用(校正)变量来确定一组连续的状态变量，这些作用变量可以从轨迹或从执行的测量推导出。
[0109]利用这样的方法能够追踪CMM2的物理参数的改变和代表CMM2的模型的变量的改变，并且基于该改变和基于该改变的计算，能够允许对所建模的CMM部分的行为进行真实的动态描述。因此，针对即时弯曲，基于该模型能够推导出CMM2的至少一部分的弯曲、错位、扭曲和/或振动。此外，可以从该模型确定相应的误差，并且可以通过将推导出的误差值与实际测量的位置值冲销(charge against)来校正该误差。
[0110]图3示出了例示根据本发明优选实施方式的建模和计算坐标测量机的实际状态的一般原理的框图。
[0111]在第一步骤S31中，定义了利用一组实际状态变量32来表示坐标测量机的至少一部分的动态模型。这一组状态变量表示了 CMM的该部分的一组特定的物理参数。首先，为了对CMM的至少一部分，尤其是整个CMM的最初模型状态(和对应的机器状态)进行建模，可以为这些变量设置所限定的值，并且将最初模型状态和相关的变量值定义为起始点。基于最初模型状态，可计算相应的机器状态，其表示CMM的该部分的真实(最初)状态。尤其是，假设机器部件位于限定的位置并且没有相对于彼此移动，那么可以以非常精密和准确的方式来计算并定义这样的初始状态。
[0112]根据本发明，从一组真实的变量32 (例如从初始状态)开始，计算预测变量(步骤33)，其描述了至少一部分CMM的该至少一部分的期望最近(接续真实)状态。这样的计算可以是基于动态模型的，其中通过应用与模型相关的算法，尤其是与它们的不确定性一起从实际状态变量推导出预测变量(步骤33)。尤其是，针对整组状态变量推导出用于预测CMM的随后状态的参数，但是，本发明也涉及仅针对一组实际状态变量32的一部分计算预测参数。
[0113]此外，为了确定变量中的至少一个变量的变化，可分别测量(监视)状态变量(或至少部分变量)和/或与其相关的物理性质(步骤34)。优选地，在限定时间段上以限定的实际化间隔来观察这些测量(步骤34)。典型地，这样测得的值可包括依赖于所使用的传感器(例如由于各个传感器的噪声)的随机变化和进一步的不准确性。
[0114]在根据本发明的滤波处理的下一步骤35中，将计算出的预测变量33与基于测量34的观察量进行比较。基于比较35，推导出描述CMM实际化(连续)状态的一组连续的状态变量。换句话说，利用测量出的物理性质(状态变量)34来更新这些估计值(预测变量)，例如，利用对更高确定性的估计值赋予更大权重的加权平均函数。可以仅利用当前的输入测量值和之前计算出的状态来实时地运行这样的过程。不需要额外的过往信息。
[0115]利用推导出的一组连续的状态变量36来计算并推导出坐标测量机的该部分的实际化的最近状态38。因此，使测量的变量和估计(预测变量)的组合能够生成比基于单一测量或计算的变量更精确地描述CMM状态的连续变量36。因此，通过基于更新模型的计算能够推导出CMM的最近状态。
[0116]此外，一组连续的状态变量36 (更新的估计值)被递归地代入模型37，特别地，其中用一组连续的状态变量36来替换模型所使用的一组状态变量32。
[0117]此外，从这些更新的变量开始，以环形(10p-1ike)方式重复如上所概述的滤波处理。在这种背景下，可以以限定的重复率来执行滤波，和/或可监视并观察变量(例如由变量表示的物理性质)的测量预定时间段。
[0118]追踪一组状态变量的变化并且(继续)针对各个变量通过组合所估计/预测的变量和测量值来计算真实机器状态，这允许对例如振动的生成和传播以及机器部件中的形变进行计算，并且基于此来确定测量误差和对该误差的补偿。
[0119]图4a至图4e示例性示出了关于现实、技术方法的情形以及根据本发明的建模/滤波过程，在时间上的一个系统变量(X-方向上的加速度)的改变以及由该改变弓I起的错位进程。
[0120]图4a示出了表示X-方向上的CMM的结构部件的第一点(例如安装在第一框架部件上用于测量测量标尺上的X位置的读取头)在时间t上的(引入的)加速度ax的图。针对第一时间段Pl，第一点没有被加速(加速度ax=0)并且例如沿着X方向以恒定速度移动。时间段Pl后，第一点被正向加速直到达到预定的加速度值al，该加速度值被保持达第二时间段P2。然后，第一点被减速(慢下来)直到再次达到加速度值0，其中，第一点保持没有加速度的状态达第三时间段P3。
[0121]图4b描述了 CMM的第二指定点根据图4a的驱动的在X-方向的错位行为Λ χ(例如，探测头相对于第一框架组件的X-方向的错位/变形)。随着时间的实际错位和/或变形Ax用线41示出。线41表示当改变第一点的加速度时基本如实际发生的错位行为。在这种背景下应当注意，典型地，引入加速度的点(第一点)的位置不同于确定(例如，由加速度引起的)实际错位的点(第二指定点)的位置。从线41可以看出，当改变加速度值时，X-方向的错位没有相应地发生改变，而是不同于由于在X-方向的位置发生振动所引起的加速度的线性增大。此外，如图41a所示，根据加速度可出现额外的非线性峰。
[0122]CMM的结构组件的这种非线性和动态行为例如源自对机器组件的固有频率的激励、当利用线性驱动装置使第一组件相对于第二组件移动时在CMM的多个组件中传播(例如，由于驱动的振动被传递到其他机器部分)的受激振动。因此，特定机器部分内的振动可被放大和/或可被叠加和/或可影响其他机器部分，这会导致单个机器部件或一组机器部件的相当复杂的振动行为。
[0123]根据现有技术中已知的建模，错位Λ χ的相应计算没有描述结构(指定点)的真实振动行为而是很粗略地对X-错位进行了近似。形变基本上被计算为均衡位置并且不包括由于动态形变引起的效果。例如在上面引用的ΕΡ1687589中描述了这样的计算和相应的模型。
[0124]图4c示出了根据动态模型计算出的X-方向的错位Λχ，其中该计算是基于根据图4a的CMM的激励(加速度改变)来进行的。对CMM的各个部分应用动态模型以计算偏差，即，指定点的错位Λχ。为了精确地计算偏差和激励随时间的推移(这里是指加速度的改变)，采用了内部系统变量及其偏差，并且利用状态变量来计算形变。线42示出了所计算的随时间的错位的结果，其中该错位是由如图4a中示出的加速度的改变引起的。
[0125]利用这样的动态建模和计算，获得了关于错位ΛΧ的相当精确的结果，其基本上表现了该结构(即指定点)的行为，但仍然与真实的偏差值存在较小的偏离。例如，在2013年2月5日提交的欧洲专利申请N0.ΕΡ13153980中描述了这种模型和计算方法。
[0126]图4d示出了根据本发明计算出的CMM在X-方向的错位Λχ。此外，该计算是基于根据图4a的CMM的激励(加速度的改变)来进行的。动态模型被设计用来描述CMM的实际状态。通过计算来从诸如模型中推导出预测变量(估计值)，预测变量是CMM的近似状态。此外，执行测量(以限定的间隔达预定时间段)，其中测量并观察与状态变量或变量本身相关的物理性质。通过将预测变量与测量信息进行组合并且将预测变量与测量信息比较来生成一组连续的变量，其表述了与现实接近的CMM的连续状态。基于这一组连续的变量，推导出CMM的实际化状态并将这一组连续变量提供给模型以替换先前的一组状态变量。因此，通过(连续地)更新变量并且重复计算来提供递归计算。
[0127]利用这样的计算，可以随在时间来追踪结构的状态和/或CMM的指定第二点的位置。线43示出了这种建模和计算(滤波)的结果。从线43的走势可以看到，根据本发明的对坐标测量机或者对仅坐标测量机的一部分的描述与坐标测量机的实际行为很好地相符，并且非常精确地表现了坐标测量机中现实发生的效应。如43a区域中的线43所描述的，基本上能够计算甚至在现实中发生的非线性峰。
[0128]为了更好地概述，在图4e中一起示出了现实发生的形变(错位)和图4b至图4d的所建模的形变。如前所述，线41示出了现实行为，线42和43示出了根据已知动态模型(参见图4c)和根据本发明的滤波(参见图4d)计算出的错位。可以看出，(使用根据本发明的模型生成的)线43表现出与真实发生的错位很接近，因此是最接近于现实的，并且最适合用于计算CMM的真实状态。
[0129]根据本发明计算的偏差值可用来校正测得的探头位置值(例如，将待测量物体上的测量点的测量位置)，因此，可减小由于CMM的动态行为所引起的误差。由静态效果和动态效果(包括固有频率)引起的误差都可以被校正。
[0130]因此，根据本发明的动态建模、滤波和计算能够推导出CMM的实际振动状态，并且能够提供对机器振动引起的误差的非常精确的补偿。
[0131]虽然以上部分地参考一些【具体实施方式】对本发明进行例示，但是应当理解，对于【具体实施方式】的不同特征可以有很多改变和组合，可以利用建模和计算原则和/或现有技术已知的坐标测量机将不同的特征结合。
【权利要求】
1.一种提供坐标测量机(1，2)的至少一部分的动态状态信息的方法，所述坐标测量机(1，2)包括: 基座(11，21)， 探头(15)， 机器结构，其具有用于将所述探头(15)链接至所述基座(11，21)的结构部件(12-14，22-24)，以及 至少一个驱动机构，其用于提供所述探头(15)相对于所述基座(11，21)的移动性，该方法 定义了具有一组实际的状态变量(32 )的动态模型(31)，所述状态变量(32 ) ?与所述坐标测量机(1，2)的所述至少一部分的一组物理性质有关，并且?表示了所述坐标测量机(1，2)的所述至少一部分的实际状态，并且通过基于所述动态模型的计算来推导出所述坐标测量机(1，2)的所述至少一部分的实际状态(38), 该方法的特征在于 利用所述动态模型，尤其是利用卡尔曼滤波，通过以下操作来执行滤波处理: 基于所述状态变量推导出(33)—组预测变量，所述一组预测变量描述了所述坐标测量机(1，2)的所述至少一部分的预期最近状态， 测量(34)所述物理性质中的至少一个并且基于所述测量(34)来确定一组可观察量，通过将所述一组预测变量与所述一组可观察量进行比较(35)来推导出(36) —组连续状态变量，所述连续状态变量提供了所述坐标测量机(1，2)的所述至少一部分的最近状态的经调节表示，并且 利用所述一组连续状态变量作为所述一组实际的状态变量来更新(37)所述动态模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 基于所述动态模型(31)来推导出所述坐标测量机(1，2)的所述至少一部分的指定点的实际位置和/或移位和/或实际变形，尤其是其中，跟踪所述指定点的位置和/或实际变形预定时间段。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于， 通过执行基于所述动态模型的计算来推导出(33)所述预测变量。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于， 按照预定时间间隔来执行所述滤波处理，其中，观察所述至少一个物理性质的测量(34)预定时间段。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于， 使所述一组连续状态变量中的至少一个连续状态变量适应于(35，36)所述预测变量和/或所述一组可观察量中的可观察量。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于， 通过根据所述一组预测变量和所述一组可观察量计算加权平均来推导出补偿值，其中，至少一个连续状态变量被调节(35，36)成所述补偿值，尤其是其中，所述补偿值是从所限定的预测变量和相应可观察量推导出的，尤其是其中，所述预测变量、所述可观察量和所述连续状态变量与相同的物理性质有关。
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于， 通过对所述一组预测变量值和所述一组可观察量进行处理来确定误差值，尤其是，针对至少一个所述连续状态变量，通过将至少一个相应物理性质的测量值与相应变量的预测值进行比较来确定所述误差值，和/或 基于所述误差值来调节(35，36)至少一个连续状态变量。
8.根据权利要求1至7中任意一项所述的方法，其特征在于， 各个传感器通过测量所生成的传感器数据 被用于推导(34)所述一组可观察量，和/或 基于所述滤波处理被滤波和调节以降低传感器噪声，尤其是其中，对所述传感器数据的滤波和调节是在没有相位延迟的情况下执行的。
9.根据权利要求1至8中任意一项所述的方法，其特征在于， 所述滤波处理被指定为线性二次估计器和/或递归滤波过程和/或卡尔曼滤波器和/或扩展卡尔曼滤波器。
10.根据权利要求1至9中任意一项所述的方法，其特征在于， 所述状态变量、所述预测变量、所述可观察量和/或所述连续变量限定了所述坐标测量机(1，2)的所述至少一部分的以下值中的至少一个和/或相应值的变化: 质量， 惯性， 几何性质， 刚度， 阻尼， 轴承性质， 扭矩， 温度， 湿度， 速度，和/或 施加的力。
11.根据权利要求1至10中任意一项所述的方法，其特征在于， 计算建立时间并基于所述滤波过程生成建立信号以补偿利用所述坐标测量机(1，2)执行的测量，其中，所述建立时间表示为了实现预定的测量精度而保持所限定的测量位置的时长，尤其是其中，所述建立信号被处理以 控制所述探头相对于测量点的重新定位和/或保持所限定的位置，或者生成输出信号，尤其是声音和/或光信号，用于向操作者提供信息以便按照所限定的测量精度进行手动测量。
12.—种坐标测量机(1,2),该坐标测量机(I，2 )包括 基座(11，21)， 探头(15)， 机器结构，其具有用于将所述探头(15)链接至所述基座(11，21)的结构部件(12-14，22-24)，至少一个驱动机构，其用于提供所述探头(15)相对于所述基座(11，21)的移动性，以及 控制和处理单元，其被设置为执行建模功能，通过执行该建模功能， ?定义了具有一组实际的状态变量(32)的动态模型(31)，所述状态变量(32) ?与所述坐标测量机(1，2)的至少一部分的一组物理性质有关，并且?表示了所述坐标测量机(1，2)的所述至少一部分的实际状态，并且?通过基于所述动态模型的计算(37)来推导出所述坐标测量机(1，2)的所述至少一部分的实际状态， 该坐标测量机(1，2)的特征在于 所述建模功能包括滤波算法，尤其是利用卡尔曼滤波，通过执行该滤波算法: 基于所述状态变量推导出(33)—组预测变量，所述一组预测变量描述了所述坐标测量机(1，2)的所述至少一部分的预期最近状态， 测量(34)所述物理性质中的至少一个并且基于所述测量(34)来确定一组可观察量，通过将所述一组预测变量与所述一组可观察量进行比较(35)来推导出(36) —组连续状态变量，所述 连续状态变量提供了所述坐标测量机(1，2)的所述至少一部分的最近状态的经调节表示，并且 利用所述一组连续状态变量作为所述一组实际的状态变量来更新(37)所述动态模型。
13.根据权利要求12所述的坐标测量机(1，2)，其特征在于， 所述坐标测量机(1，2)的所述控制和处理单元被设置为执行根据权利要求1-12中任意一项所述的方法。
14.根据权利要求12或13所述的坐标测量机(1，2)，其特征在于， 所述坐标测量机(1，2)包括用于对所述物理性质进行监视，尤其是对所述坐标测量机(I, 2)处的激励和/或碰撞进行测量的传感器，尤其是加速度传感器和/或变形传感器和/或振动拾波器，尤其是其中，传感器增益是基于所述动态模型的计算可调的。
15.一种具有计算机可执行指令的计算机程序产品，该计算机可执行指令用于执行权利要求1-11中的一项所述的方法，尤其是在根据权利要求12-14中任意一项所述的坐标测量机(1，2)的控制和处理单元上运行时。
【文档编号】G01B21/00GK103968789SQ201410043549
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2014年1月29日 优先权日:2013年2月5日
【发明者】伯恩哈德·施普伦格 申请人:赫克斯冈技术中心