Full State Estimation of Soft Robots From Tip Velocities: A Cosserat-Theoretic Boundary Observer

要約

ソフト ロボティクスは、ロボット工学の中で急速に成長している研究分野です。
ロボット システムのセンシングは、通常、モデリングの不確実性に対してロバスト性を提供するフィードバック コントローラーを設計するために重要です。
ただし、ソフト ロボットのセンシングは、理論的には、ソフト ロボットには無限の自由度があり、既存のセンサーでは限られた数の測定しかできないため、困難な作業と見なされます。
この課題に対する 1 つの解決策は、センサー測定値から未知の状態を推定するオブザーバー/フィルターを設計することです。
この作業では、非線形偏微分方程式 (PDE) によってソフト ロボットをモデル化する、よく知られた Cosserat ロッド理論に基づいて、ソフト ロボットの境界オブザーバーを設計します。
この境界オブザーバーは、PDE モデル、入力、および先端速度測定のみを使用して、すべての連続的なロボットの状態 (ポーズ、歪み、および速度) を推定できます (これが「境界」オブザーバーという名前の説明です)。
重要なアイデアは、境界を介して状態推定エラーのエネルギーを消散させる方法で、オブザーバーに連続的な先端速度測定値を注入することです。
この境界オブザーバーは先端速度の検出のみを必要とし、Cosserat ロッド モデルの任意の数値ソルバーで境界条件を変更するだけで実装でき、局所的に入力から状態への安定性が証明されています。
シミュレーション研究が含まれており、引力のドメインが大きく、観測者が測定ノイズに対してロバストであることを示唆しています。

要約(オリジナル)

Soft robotics is a rapidly growing research area in robotics. Sensing of robotic systems is important for designing feedback controllers which usually provide robustness to modeling uncertainties. Sensing of soft robots, however, is considered a challenging task because theoretically, soft robots have infinite degrees of freedom while existing sensors only provide a limited number of measurements. One solution to this challenge is to design an observer/filter to estimate the unknown states from the sensor measurements. In this work, we design a boundary observer for soft robots based on the well-known Cosserat rod theory which models soft robots by nonlinear partial differential equations (PDEs). This boundary observer is able to estimate all the continuous robot states (poses, strains, and velocities) using the PDE model, inputs, and only tip velocity measurements (which explains the name ‘boundary’ observer). The key idea is to inject sequential tip velocity measurements into the observer in a way that dissipates the energy of state estimation errors through the boundary. This boundary observer only requires sensing the tip velocity, can be implemented by simply changing a boundary condition in any numerical solvers of Cosserat rod models, and is proven to be locally input-to-state stable. Simulation studies are included and suggest that the domain of attraction is large and the observer is robust to measurement noise.

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