问题：给定一个参数难以准确测量的复杂运动系统，目标是使用自动校准从一组测量中计算这些参数。目标是提高计算参数的准确性。
近似方法：该解决方案利用近似类，迭代地搜索给定变量在指定范围内的最小偏差点，并步长。通过减小极小点附近的范围和步长，递归地提高精度，进一步细化解。
当前精度： 仿真结果表明精度仍然不够，误差范围从 0.1 毫米到 0.5 毫米。测量点的数量和递归级别的影响有限。
可能的解决方案：
1。迭代逼近：考虑实现更复杂的迭代逼近算法，例如 Levenberg-Marquardt 算法，它有可能实现更高的精度。
2.加权偏差： 探索基于距 0 度的角距离对偏差进行加权。这可以通过强调更可靠的测量来帮助提高准确性。
3.不同的模型： 重新评估运动学模型。所提出的超越方程可能不是系统最准确的表示。考虑更好地捕捉系统物理特性的替代模型。
4.改进的测量技术： 重点提高 y0、z0 和 a0 的测量精度。这可能涉及使用更精确的传感器或校准现有传感器。
5.机械改进： 检查系统的机械设计是否存在可能的错误来源。解决振动或管偏心等任何问题。
6.其他数据点： 探索增加测量点的数量，但仅限于保持稳定性的点。太多的点可能会导致结果不稳定。
7.替代方法：考虑探索解决问题的不同方法，例如利用机器学习算法或遗传算法等优化技术。
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