基于能量最小化的紧致操作机械臂的 proprioceptive 形状估计

形状估计是实现连续弯曲紧致操作机械臂控制的基础，但实现它仍然是一个挑战。虽然使用外感知传感器可以轻松实现，但成本高昂且受限于特定环境。相比之下，proprioceptive方法不受这些限制。迄今为止，已经提出了几种方法；然而,据我们了解，尚无大规模紧致结构作为操作机械臂的实际应用案例。本文演示，仅使用每个杆件相对于重力的倾斜角信息即可实现整个紧致机械臂的形状估计。倾斜角信息是一种内在感应数据，可通过为每个杆件附加惯性测量单元(IMU)简单获取。在20根杆件、总长度为1160 mm的五层紧致机械臂上进行的实验表明，所提出的方法可实现2.1%机械臂总长度的精度，从任意初始条件下，在静态条件下以及在外部扰动下维持稳定的形状估计。