Estimating Infinite-Dimensional Continuum Robot States From the Tip

要約

ロボットの状態を知ることは、フィードバック制御などの多くの問題にとって重要です。
連続ロボットにとって、状態推定は信じられないほどの課題です。
まず、連続ロボットの動きには、姿勢、ひずみ、速度などの多くの運動学的状態が含まれます。
第二に、ロボットの柔軟な特性により、これらすべての状態は無限次元になります。
これらの無限次元の状態が既存のセンシング技術を使用して実際に観察可能であるかどうかは不明のままです。
最近、私たちはこの課題に対する解決策を提示しました。
これは、コセラット理論境界オブザーバーと呼ばれる力学ベースの動的状態推定アルゴリズムであり、先端の速度ねじれを測定するだけで無限次元のロボットの状態をすべて復元できます。
この作業では、アルゴリズムを一般化し、より自由な調整を実現するために先端姿勢測定を組み込みます。
また、腱駆動の連続ロボットから記録された実験データを使用して、このアルゴリズムをオフラインで検証します。
記録された腱の力と先端の測定値を、ロボットに基づいた Cosserat ロッド モデルの数値ソルバーに入力します。
意図的に逸脱した初期化を行ったとしても、私たちのアルゴリズムによる状態推定は、記録されたグラウンドトゥルース状態にすぐに収束し、ロボットの実際の動きに厳密に従うことが観察されます。

要約(オリジナル)

Knowing the state of a robot is critical for many problems, such as feedback control. For continuum robots, state estimation is an incredible challenge. First, the motion of a continuum robot involves many kinematic states, including poses, strains, and velocities. Second, all these states are infinite-dimensional due to the robot’s flexible property. It has remained unclear whether these infinite-dimensional states are observable at all using existing sensing techniques. Recently, we presented a solution to this challenge. It was a mechanics-based dynamic state estimation algorithm, called a Cosserat theoretic boundary observer, which could recover all the infinite-dimensional robot states by only measuring the velocity twist of the tip. In this work, we generalize the algorithm to incorporate tip pose measurements for more tuning freedom. We also validate this algorithm offline using experimental data recorded from a tendon-driven continuum robot. We feed the recorded tendon force and tip measurements into a numerical solver of the Cosserat rod model based on our robot. It is observed that, even with purposely deviated initialization, the state estimates by our algorithm quickly converge to the recorded ground truth states and closely follow the robot’s actual motion.

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