Detta dokument behandlar 6-DOF (grad av frihet) taktil lokalisering, d.v.s. Uppskattning av tredimensionella objekt med taktila mätningar. Detta skattningsproblem är grundläggande för driften av autonoma robotar som ofta krävs för att manipulera och greppa föremål vars pos är a-priori okänd. Typen av taktila mätningar, de strikta tidskraven för realtidsdrift och multimodaliteten hos de berörda sannolikhetsfördelningen utgör anmärkningsvärda utmaningar och kräver avancerade icke-linjära filtreringsmetoder. Efter en Bayesian strategi, föreslår detta dokument en ny och effektiv algoritm, som heter Memory Unscented Partikelfilter (MUPF), som löser 6-DOF lokaliseringsproblem rekursivt i realtid genom att bara utnyttja kontaktpunktens mätningar. MIPF kombinerar ett modifierat partikelfilter som innehåller ett glidande minne av tidigare mätningar för att bättre hantera multimodala fördelningar, tillsammans med det ocentrerade Kalman-filtret som flyttar partiklarna mot områden i sökområdet som är mer sannolika med mätningarna. Den föreslagna MIPF-algoritmens prestanda har bedömts både i simulering och på ett verkligt robotsystem utrustat med taktila sensorer (dvs. humanoidroboten iCub). Experimenten visar att algoritmen ger exakt och tillförlitlig lokalisering även med ett lågt antal partiklar och därmed är kompatibel med realtidskrav.
I REF, Vezzani et al. föreslog Memory Unscented Partikelfilter som kombinerar ett modifierat partikelfilter och det ocentrerade Kalman-filtret.
Memory Unscented Particle Filter for 6-DOF Tactile Localization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}