Abstract-För robotar med ökande komplexitet som humanoida robotar, konventionell identifiering av stela kroppsdynamik modeller baserade på CAD-data och ställdon modeller blir svårt och felaktigt på grund av det stora antalet ytterligare icke-linjära effekter i dessa system, t.ex., härrör från stela trådar, hydrauliska slangar, skyddande skal, hud, etc. Datadriven parameteruppskattning erbjuder en alternativ modellidentifieringsmetod, men den belastas ofta av olika andra problem, såsom betydande buller i alla uppmätta eller infererade variabler hos roboten. Faran för fysiskt inkonsekventa resultat finns också på grund av omodellerade icke-linjära eller otillräckligt rika data. I detta dokument tar vi itu med alla dessa problem genom att utveckla en Bayesiansk parameteridentifieringsmetod som automatiskt kan detektera buller i både ingångs- och utgångsdata för regressionsalgoritmen som utför systemidentifiering. Ett steg efter bearbetningen säkerställer fysiskt konsekventa stela kroppsparametrar genom att ickelinjärt projicera resultatet av Bayesian uppskattning på begränsningar som ges av positiva bestämda tröghetsmatriser och den parallella axeln teorem. Vi demonstrerar på syntetiska och faktiska robotdata att vår teknik utför parameteridentifiering med 5 till 20% högre noggrannhet än traditionella metoder. På grund av de resulterande fysiskt konsekventa parametrarna gör vår algoritm det möjligt för oss att tillämpa avancerade kontrollmetoder som algebraiskt kräver fysisk konsistens på robotplattformar.
Nyligen, Ting et al. REF utvecklade en Bayesiansk parameteridentifieringsmetod för ickelinjära dynamiska system, t.ex. en robotarm eller ett 7-DOF-robothuvud.
A bayesian approach to nonlinear parameter identification for rigid body dynamics
{'venue': 'in Proceedings of Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}