基于信道状态信息的机器人运动预测
机器人学
2023-07-11 v1 系统与控制
信号处理
系统与控制
摘要
近年来，自主机器人系统获得了大量关注。然而，在能见度受限的室内环境中精确预测机器人运动具有挑战性。虽然基于视觉和光探测与测距（LiDAR）传感器常用于机械臂的运动检测与定位，但它们侵犯隐私且依赖清晰的视距（LOS）以进行精确测量。在无法使用额外传感器或无法实现 LOS 的情况下，这些技术可能并非最佳选择。本文提出了一种新方法，利用受机械臂运动影响的 WiFi 信号的信道状态信息（CSI）。我们开发了一个卷积神经网络（CNN）模型，用于对 Franka Emika 机械臂的四种不同活动进行分类。所实现的方法力求即使在机器人被障碍物遮挡、且不依赖任何附加或内部传感器的场景中，也能准确预测机器人运动。
引用
@article{arxiv.2307.03829,
title = {Robot Motion Prediction by Channel State Information},
author = {Rojin Zandi and Hojjat Salehinejad and Kian Behzad and Elaheh Motamedi and Milad Siami},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.03829},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 10 figures, 2 tables, MLSP Conference