基于动力学逆运动学与接触辅助李群卡尔曼滤波的全身人体运动学估计
机器人学
2022-05-17 v1
摘要
在缺乏位置传感器的情况下，通过可穿戴传感技术进行人体全身运动估计具有挑战性。本文提出了一种基于模型、利用可穿戴分布式惯性和力-力矩传感的全身运动学估计算法。该方法通过级联方式扩展现有的基于动力学优化的逆运动学（IK）关节状态估计方法，引入基于压力中心的接触检测器和用于浮动基座姿态估计的接触辅助李群卡尔曼滤波器。在人体穿戴传感器化服装和鞋具执行行走运动的实验场景中对所提方法进行了测试。结果表明，所提方法能够可靠地重建全身人体运动。
引用
@article{arxiv.2205.07835,
title = {Whole-Body Human Kinematics Estimation using Dynamical Inverse Kinematics and Contact-Aided Lie Group Kalman Filter},
author = {Prashanth Ramadoss and Lorenzo Rapetti and Yeshasvi Tirupachuri and Riccardo Grieco and Gianluca Milani and Enrico Valli and Stefano Dafarra and Silvio Traversaro and Daniele Pucci},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.07835},
year = {2022}
}