基于肋杆倾斜角实现紧张性结构的实时形状估计
机器人学
2025-04-17 v1
摘要
紧张性结构正在广泛应用于机器人领域，例如用于连续变形的软体操控器和用于动态探索未知不规则环境的移动机器人。对其形状进行估计，这是其状态估计的基础，对建立控制系统至关重要。然而，尽管基于 onboard 传感器的形状估计因其重要性而面临挑战，因为紧张性结构缺乏明确定义的关节，使得使用电位器或编码器等传统角度传感器进行形状估计变得具有挑战性。据我们所知，目前尚无现有工作成功地仅使用惯性测量单元(Imertial Measurement Units, IMU)进行形状估计。本研究通过提出一种基于能量最小化的新方法来解决此问题。我们通过对简单 Class 1 紧张性结构的实验进行验证，结果表明，所提出的算法能够使用 onboard 传感器对结构进行实时形状估计，即使在外部干扰下也能准确估计。
引用
@article{arxiv.2504.11868,
title = {Real-Time Shape Estimation of Tensegrity Structures Using Strut Inclination Angles},
author = {Tufail Ahmad Bhat and Yuhei Yoshimitsu and Kazuki Wada and Shuhei Ikemoto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.11868},
year = {2025}
}