Simultaneous State Estimation and Contact Detection for Legged Robots by Multiple-Model Kalman Filtering

要約

本稿では、脚式ロボットの接触検知と状態推定を組み合わせたアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムはロボットの動きをスイッチシステムとしてモデル化し、異なるモードは地面に接触している異なる足に関連する。提案アルゴリズムの重要な要素は、相互作用する複数モデルのカルマンフィルタであり、状態を推定しながら、接触を定義する現在アクティブなモードを識別する。提案する推定フレームワークの根拠は、接触（および接触力）がロボットの状態に影響を与え、逆もまた同様であることである。本論文では、(i)高忠実度シミュレータGazeboを用いたグラウンドトゥルース値およびベースライン推定器との比較、および(ii)Unitree A1ロボットを用いたハードウェア実験を用いた四足歩行による検証研究を紹介する。シミュレーションの結果、提案アルゴリズムはベースライン推定器を凌駕することが示された。ハードウェア実験では、提案アルゴリズムの適用性を示し、接触検出能力を強調する。

要約(オリジナル)

This paper proposes an algorithm for combined contact detection and state estimation for legged robots. The proposed algorithm models the robot’s movement as a switched system, in which different modes relate to different feet being in contact with the ground. The key element in the proposed algorithm is an interacting multiple-model Kalman filter, which identifies the currently-active mode defining contacts, while estimating the state. The rationale for the proposed estimation framework is that contacts (and contact forces) impact the robot’s state and vice versa. This paper presents validation studies with a quadruped using (i) the high-fidelity simulator Gazebo for a comparison with ground truth values and a baseline estimator, and (ii) hardware experiments with the Unitree A1 robot. The simulation study shows that the proposed algorithm outperforms the baseline estimator, which does not simultaneous detect contacts. The hardware experiments showcase the applicability of the proposed algorithm and highlights the ability to detect contacts.

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