A estimativa da pose de movimento da plataforma Stewart é crucial para o controle de alta precisão, mas seu problema de cinemática direta é difícil de resolver devido à forte correlação entre as variáveis de pose e o comprimento das hastes acionadoras, à alta não linearidade das equações a serem resolvidas e à presença de configurações singulares. Além disso, os algoritmos tradicionais frequentemente enfrentam desafios de convergência e precisão instável. Para melhorar a estabilidade e precisão na solução da cinemática direta da plataforma Stewart, é proposto um método baseado no filtro de partículas (Particle Filter, PF). Esse método constrói um modelo de espaço de estados que integra a pose e os parâmetros do comprimento das hastes, utilizando o filtro de partículas para realizar inferência probabilística do estado do sistema, tratando eficazmente os problemas de estimação próximos a regiões singulares. Resultados de simulação em MATLAB mostram que o algoritmo proposto reduz o erro médio absoluto (Mean Absolute Error, MAE) em 85,35% a 99,43% e o erro quadrático médio (Root Mean Square Error, RMSE) em 86,98% a 99,79% em comparação com métodos tradicionais. O algoritmo mantém uma solução precisa para a cinemática direta sob condições complexas, com boa adaptabilidade e estabilidade, excelente desempenho de convergência, apresentando alto valor de aplicação na engenharia.

mecanismos paralelos;plataforma Stewart;cinemática direta;filtro de partículas;sistemas fortemente acoplados;sistemas não lineares