基于 ESVC 脚的双足机器人行走的噪声分析与层次自适应体态估计
机器人学
2025-06-11 v1
摘要
ESVC(椭椭基于分段变曲率)脚是一种受人类脚 rollover 形状启发的机器人脚设计，显著增强了机器人行走步态的能源效率。然而，由于支撑腿的倾斜，接触模型的误差被放大，使得机器人状态估计更加具有挑战性。因此，本文聚焦于针对使用 ESVC 脚的机器人行走进行噪声分析和状态估计。首先，通过物理机器人实验，研究了 ESVC 脚对机器人测量噪声和过程噪声的影响，并开发了基于滑动窗口策略的噪声-时间回归模型。随后，提出了一种针对使用 ESVC 脚的双足机器人层次自适应体态估计器。该体态估计器由两个阶段组成：预估计和后估计。在预估计阶段，采用数据融合方法处理感知数据。在后估计阶段，首先估计中心质量的加速度，然后根据回归模型调整噪声协方差矩阵。随后，应用基于 EKF(扩展卡尔曼滤波)的方法估计机器人行走过程中的 centroid 体态。物理实验表明，针对使用 ESVC 脚的双足机器人行走所提出的自适应体态估计器不仅比 EKF 和自适应 EKF 提供了更高的精度，而且在变化的噪声条件下收敛更快。
引用
@article{arxiv.2506.08578,
title = {Noise Analysis and Hierarchical Adaptive Body State Estimator For Biped Robot Walking With ESVC Foot},
author = {Boyang Chen and Xizhe Zang and Chao Song and Yue Zhang and Xuehe Zhang and Jie Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.08578},
year = {2025}
}