Toppmoderna system för robotisk perception har uppnått tillräckligt bra prestanda med hjälp av Inertial Measurement Units (IMUs), kameror och icke-linjär optimeringsteknik, som de nu används som teknik. Många av dessa metoder är dock starkt beroende av vision och misslyckas ofta när visuell spårning går förlorad på grund av belysning eller brist på funktioner. Detta dokument presenterar en state-skattningsteknik för legerade robotar som tar hänsyn till robotens kinematiska modell samt dess kontakt med miljön. Vi introducerar framåt kinematiska faktorer och förintegrerade kontaktfaktorer i ett faktordiagramramverk som stegvis kan lösas i realtid. Den främre kinematiska faktorn relaterar robotens bas till en kontaktram genom bullriga encodermätningar. Den förintegrerade kontaktfaktorn ger odometrimätningar av denna kontaktram samtidigt som den tar hänsyn till eventuell fotglidning. Tillsammans begränsar de två utvecklade faktorerna grafoptimeringsproblemet så att robotens bana kan uppskattas. Papperet utvärderar metoden med hjälp av simulerade och verkliga sensoriska IMU och kinematiska data från experiment med en Cassie-serie robot designad av Agility Robotics. Dessa preliminära experiment visar att med hjälp av den föreslagna metoden förutom IMU minskar drift och förbättrar lokalisering noggrannhet, vilket tyder på att dess användning kan möjliggöra framgångsrik återhämtning från en förlust av visuell spårning.
I detta dokument generaliserar vi idén om den förintegrerade kontaktfaktorn i REF till en hybrid förintegrerad kontaktfaktor som lindrar effekten av ofta förändrade kontakter med miljön.
Legged Robot State-Estimation Through Combined Forward Kinematic and Preintegrated Contact Factors
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}