基于磁场的球窝关节位姿估计
机器人学
2022-10-11 v1 机器学习
摘要
Roboy 3.0 是一个开源的肌腱驱动类人机器人，模仿人体的肌肉骨骼系统。Roboy 3.0 正被开发为一种远程机器人身体——或机器人化身（avatar）——以使人类实现远程物理在场。人造肌肉和肌腱使其能紧密近似人体形态，具有 3 自由度的颈部、肩部和腕部。Roboy 3.0 的 3 自由度关节实现为球窝关节。虽然工业界为 1 自由度关节位姿感知提供了明确方案，但球窝关节类型并非如此。本文中我们提出一种定制方案来估计球窝关节的位姿。我们将一组磁铁嵌入球中，并将一组 3D 磁传感器嵌入窝中。随后，基于关节转动时磁场的变化，我们能够估计关节的朝向。我们使用 LSTM 和类贝叶斯滤波的 DVBF 两种神经网络方法评估性能。结果表明，为达到相同的均方误差（MSE），DVBF 相比 LSTM 需要显著更多的训练与超参数调优时间，而 DVBF 对传感器噪声的应对更好。两种方法均能以 37 Hz 对全部三个自由度组合实现实时关节位姿估计，MSE 约为 0.03 rad。LSTM 模型已被部署并用于 Roboy 3.0 肩部和颈部关节的位姿估计。软件实现与 PCB 设计已在 https://github.com/Roboy/ball_and_socket_estimator 开源。
引用
@article{arxiv.2210.03984,
title = {Ball-and-socket joint pose estimation using magnetic field},
author = {Tai Hoang and Alona Kharchenko and Simon Trendel and Rafael Hostettler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.03984},
year = {2022}
}
备注
Accepted at the International Symposium on Robotics Research (ISRR) 2022