基于分布式惯性测量单元的藤类机器人形状感知精度评估
机器人学
2026-03-02 v1
摘要
软质、伸展式藤类机器人适合于导航狭窄、含碎屑的环境，因而在城市搜救中具有理想优势。对藤类机器人全身形状的感知有助于从其他沿机器人身体布置的传感器获取局化信息，以及确定机器人在被探索空间中的配置。以往方法仅利用单个惯性测量单元(IMU)结合力感应或长度估计来定位藤类机器人末端；另一种方法则在受控迷宫环境中使用藤类机器人上分布式IMU实现全身形状感知。然而，分布式IMU基于主动转向、可变长度以及不同传感器间距的形状感知精度尚未系统量化。在本工作中，我们对藤类机器人利用沿机器人身体布置的分布式IMU进行形状感知的精度进行实验评估。我们量化了IMU漂移，测得15个传感器平均方向漂移率为1.33度/分钟。对于被动转向，末端位置误差平均为机器人长度的11%；对于主动转向，末端位置误差上升至16%。在长度从30cm至175cm的生长实验中，末端误差平均为8%，且随长度增加呈正相关趋势。我们还分析了传感器间距的影响，发现中间间距可最小化单曲率形状的误差。这些结果表明，分布式IMU-based 形状感知对藤类机器人是可行的，同时突显了关键局限性及改进建模和算法集成以实现现场部署的机遇。
引用
@article{arxiv.2602.24202,
title = {Evaluating Accuracy of Vine Robot Shape Sensing with Distributed Inertial Measurement Units},
author = {Alexis E. Laudenslager and Antonio Alvarez Valdivia and Nathaniel Hanson and Margaret McGuinness},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.24202},
year = {2026}
}