Abstract-This paper beskriver en algoritm för probabilistic fusion av sensordata från en mängd olika modaliteter (inertial, kinematic och LIDAR) för att producera en enda konsekvent position uppskattning för en gående humanoid. Av särskilt intresse är vår strategi för kontinuerlig LIDAR-baserad lokalisering som upprätthåller tillförlitlig drift-fri anpassning till en tidigare karta med hjälp av ett Gaussian partikelfilter. Denna modul kan bootstrappas genom att bygga kartan on-the-fly och presterar robust i en mängd olika utmanande fältsituationer. Vi diskuterar också en två-gradig estimeringshierarki som bevarar registreringen till denna karta och andra objekt i robotens närhet samtidigt som den bidrar till att direkt styra en Boston Dynamics Atlas robot på låg nivå. Omfattande experimentella demonstrationer illustrerar hur tillvägagångssättet kan göra det möjligt för humanoiden att gå över ojämn terräng utan att stanna (i tiotals minuter), vilket annars inte skulle vara möjligt. Vi karakteriserar prestandan hos estimatorn för varje sensormodalitet och diskuterar beräkningskraven.
I vårt tidigare arbete REF beräknade vi positionsmätningar i förhållande till en tidigare karta med hjälp av en roterande 2D-laserskanning på Atlas-roboten.
Drift-free humanoid state estimation fusing kinematic, inertial and LIDAR sensing
{'venue': '2014 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'journal': '2014 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}