基于弯传感器和IMU的软体机器人增强式触觉方法
机器人学
2025-11-04 v1
摘要
本研究提出了一种基于商用传感器的软体机器人精准形状估计的增强式触觉方法，确保成本效益和易于应用。通过将惯性测量单元（IMU）与互补弯传感器集成，消除IMU漂移，实现可靠的长期触觉感知。卡尔曼滤波器以互补方式融合两种传感器的段末姿态 Orientation 数据，提高了相对于单一传感器方法的形状估计精度。在无外力、外部力及被动障碍物相互作用下的45分钟连续作业实验中，结果显示根均方误差为16.96 mm（占总长度的2.91%），较IMU-only基准降低了56%。这些结果表明，我们的方法不仅实现了软体机器人的长期触觉感知，还在多种多样的条件下保持了高精度和鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2511.01165,
title = {An Enhanced Proprioceptive Method for Soft Robots Integrating Bend Sensors and IMUs},
author = {Dong Heon Han and Mayank Mehta and Runze Zuo and Zachary Wanger and Daniel Bruder},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.01165},
year = {2025}
}