基于方向测量模型的双足机器人在动态刚体表面行走的不变滤波
机器人学
2021-09-06 v1
摘要
双足机器人行走的实际应用需要准确、实时的状态估计。针对动态刚体表面（DRS）（如电梯、船舶、公共交通工具与飞机）的行走状态估计研究仍不充分，尽管针对静止刚体表面的状态估计器设计已被广泛研究。在状态估计中处理 DRS 行走是一个难题，主要源于行走动力学的非线性混合本质、非平稳的表面-足接触点以及硬件缺陷（例如机载传感器可用性有限、噪声与漂移）。为求解该问题，我们引入一种不变扩展卡尔曼滤波（InEKF），其过程与测量模型显式考虑 DRS 运动与混合行走行为，并分别满足群仿射条件与不变形式。得益于这些良好性质，滤波器估计误差收敛性在混合 DRS 行走下可证明得到保证。该滤波器测量模型还利用了与支持足和表面方向相关的完整约束，在此约束下机器人世界坐标系中的偏航角在一般 DRS 运动存在时变为可观测。在摇摆跑步机上双足行走的实验结果表明，所提滤波器确保了快速误差收敛与可观测的基座偏航角。
引用
@article{arxiv.2109.01241,
title = {Invariant Filtering for Bipedal Walking on Dynamic Rigid Surfaces with Orientation-based Measurement Model},
author = {Yuan Gao and Yan Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.01241},
year = {2021}
}