Abstract-Vi undersöker problemet med att uppskatta tillståndet för ett objekt under manipulation. Kontaktsensorer ger värdefull information om objekttillståndet under åtgärder som innebär ihållande kontakt, t.ex. Knuffas. Kontaktavkänning är dock mycket diskriminerande till sin natur, och därför anger objektuppsättningen att kontakt med en sensor utgör ett lägredimensionellt grenrör i objektets tillståndsutrymme. Detta gör att stokastiska mätmetoder, såsom partikelfilter, fungerar dåligt när kontaktsensorer används. Vi föreslår en ny algoritm, det dubbla partikelfiltret, som använder dubbla partiklar direkt från kontaktröret för att undvika detta problem. Algoritmen anpassar sig till sannolikheten för kontakt genom att dynamiskt ändra antalet dubbla partiklar som provtas från grenröret. Vi jämför vår algoritm med det konventionella partikelfiltret genom omfattande experiment och vi visar att vår algoritm är både snabbare och bättre på att uppskatta tillståndet. Till skillnad från det konventionella partikelfiltret förbättras vår algoritms prestanda med ökad sensornoggrannhet och filtrets uppdateringshastighet. Vi implementerar algoritmen på en riktig robot med kommersiellt tillgängliga taktila sensorer för att spåra pose of a pushd objekt.
År 2013, Koval m.fl. Ref-adresserade objektlokalisering under manipulationsåtgärder som inbegriper ihållande kontakt (t.ex. och föreslog ett modifierat partikelfilter för att uppskatta objektets tillstånd.
Pose estimation for contact manipulation with manifold particle filters
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}