概率可微滤波器实现基于智能手表的普适机器人控制
机器人学
2023-10-05 v2
摘要
使用智能设备进行普适机器人控制与人机协作是一个极具挑战的问题，主要源于严格的精度要求与稀疏信息。本文提出一种新方法，引入概率可微滤波器，具体而言为可微集成卡尔曼滤波器（DEnKF），以仅利用来自智能手表与智能手机的惯性测量单元（IMUs）来实现机器人控制。所实现的系统成本低廉，并可准确估计人体姿态状态。来自人机交接任务的实验结果强调，智能设备可实现多功能且普适的机器人控制。本文代码见 https://github.com/ir-lab/DEnKF 与 https://github.com/wearable-motion-capture。
引用
@article{arxiv.2309.06606,
title = {Probabilistic Differentiable Filters Enable Ubiquitous Robot Control with Smartwatches},
author = {Fabian C Weigend and Xiao Liu and Heni Ben Amor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.06606},
year = {2023}
}
备注
DiffPropRob Workshop IROS 2023 (Oral)