問題：給定一個參數難以準確測量的複雜運動系統，目標是使用自動校準從一組測量中計算這些參數。目標是提高計算參數的準確性。
近似方法：此解決方案利用近似類，迭代地搜尋給定變數在指定範圍內的最小偏差點，並步長。透過減少極小點附近的範圍和步長，遞歸地提高精度，進一步細化解。
目前精確度： 模擬結果顯示精確度仍不夠，誤差範圍從 0.1 毫米到 0.5 毫米。測量點的數量和遞歸等級的影響有限。
可能的解決方案：
1。迭代逼近：考慮實作更複雜的迭代逼近演算法，例如 Levenberg-Marquardt 演算法，它有可能實現更高的精確度。
2.加權偏差： 探討基於距 0 度的角距離對偏差進行加權。這可以透過強調更可靠的測量來幫助提高準確性。
3.不同的模型： 重新評估運動學模型。所提出的超越方程式可能不是系統最準確的表示。考慮更好地捕捉系統物理特性的替代模型。
4.改進的測量技術： 專注於提高 y0、z0 和 a0 的測量精度。這可能涉及使用更精確的感測器或校準現有感測器。
5.機械改進： 檢查系統的機械設計是否有可能的錯誤來源。解決振動或管偏心等任何問題。
6.其他數據點： 探索增加測量點的數量，但僅限於保持穩定性的點。太多的點可能會導致結果不穩定。
7.替代方法：考慮探索解決問題的不同方法，例如利用機器學習演算法或遺傳演算法等最佳化技術。
編：
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