基于主动参数识别的动态任务执行：使用Baxter研究机器人
机器人学
2017-09-12 v1
摘要
本文展示了使用Rethink Robotics的Baxter研究机器人对系统模型进行实时参数估计以及随后针对动态任务的轨迹优化的实验结果。一种最大化Fisher信息的主动估计器与称为序列动作控制(Sequential Action Control)的闭环非线性控制技术实时结合使用。Baxter的任务是估计连接到从夹爪悬挂的负载上的字符串长度，其中测力传感器(load cell)作为估计器的唯一反馈来源。在主动估计之后，使用trep软件包生成轨迹，控制Baxter将悬挂负载动态摆动放入箱中。给出了若干具有不同初始估计的试验，表明为了获得充分的开环轨迹以完成规定任务，估计是必需的。附带视频中还展示了一次有和没有主动估计的试验结果。
引用
@article{arxiv.1709.03474,
title = {Dynamic Task Execution using Active Parameter Identification with the Baxter Research Robot},
author = {Andrew D. Wilson and Jarvis A. Schultz and Alex R. Ansari and Todd D. Murphey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.03474},
year = {2017}
}
备注
7 pages