一种低成本、高度可定制的模块化机器人位置估计方案
机器人学
2022-01-12 v1
摘要
精确的位置感知对机器人中的状态估计与控制十分重要。可靠且精确的位置传感器通常昂贵且难以定制。将其集成至如模块化机器人等体积约束极严的系统尤为困难。PaintPots 是低成本、可靠且高度可定制的位置传感器，但其性能高度依赖于制造与校准过程。本文提出一种带有简化观测模型的卡尔曼滤波器，用以应对使用低成本微控制器所产生的非线性问题。此外，针对示例模块化机器人 SMORES-EP，给出了在包括制造、表征与估计的多种感知模态下使用 PaintPots 的完整方案。该方案可轻易适配广泛应用。
引用
@article{arxiv.2201.03719,
title = {A Low-Cost, Highly Customizable Solution for Position Estimation in Modular Robots},
author = {Chao Liu and Tarik Tosun and Mark Yim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.03719},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 28 figures