用于高维隐式流形上状态估计的流形粒子滤波
机器人学
2016-04-26 v1
摘要
我们利用由触摸传感器告知的隐式流形粒子滤波（MPF）来估计有噪声的机械臂和欠驱动手的状态。当机器人接触世界时，其状态空间坍缩到一个接触流形，我们使用符号距离场隐式表示该流形。这使我们能够将MPF扩展到更高（六维或更多）维状态空间。早期工作（显式表示接触流形）仅在二维或三维中展示了MPF。通过一系列实验，我们表明在持续接触期间，隐式MPF比常规粒子滤波收敛更快且更准确。我们提出了三种采样隐式接触流形的方法，并在实验中进行了比较。
引用
@article{arxiv.1604.07224,
title = {The Manifold Particle Filter for State Estimation on High-dimensional Implicit Manifolds},
author = {Matthew Klingensmith and Michael C. Koval and Siddhartha S. Srinivasa and Nancy S. Pollard and Michael Kaess},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.07224},
year = {2016}
}
备注
10 pages. Conference submission pre-print. Work in progress