预积分速度偏置估计以克服腿式机器人里程计中的接触非线性

本文提出一种新颖的因子图公式，用于估计四足机器人在湿滑和可变形地形上的位姿与速度。该因子图引入了一个预积分速度因子，其融合了来自腿式里程计的速度输入并估计相关偏置。从实验中我们观察到，接触点处的不确定性（如打滑或地形变形）以及腿部柔性难以建模。为容纳这些效应并最小化腿式里程计漂移，我们用该预积分速度因子的偏置项扩展机器人状态向量。得益于预积分速度因子与立体视觉及 IMU 因子的紧耦合融合，该偏置项可被精确估计，否则其不可观测。系统在涉及 ANYmal 机器人在松散岩石、斜坡和泥泞地面上动态运动的若干场景中得到了验证。我们展示了相对位姿误差较我们先前工作改善 26%，较最先进的本体感知状态估计器改善 52%。