Real-Time Shape Estimation of Tensegrity Structures Using Strut Inclination Angles

要約

継続的に曲げてソフトマニピュレーターやモバイルロボットなど、ロボット工学では、未知の不均一な環境を動的に探索するなど、ロボット工学で広く使用されています。
彼らの状態の基礎である形状を推定することは、制御を確立するために不可欠です。
ただし、TenseGrity構造には明確な接合部がないため、搭載されたセンサーベースの形状推定にもかかわらず、その重要性にもかかわらず困難なままでいるため、形状推定のためにポテンショメータやエンコーダーなどの従来の角度センサーを使用することが困難です。
私たちの知る限り、慣性測定ユニット（IMU）などのオンボードセンサーのみを使用して、既存の作業は形状推定を成功裏に達成していません。
この研究は、エネルギー最小化を使用して形状を推定する新しいアプローチを提案することにより、この問題に対処します。
単純なクラス1時制構造に関する実験を通じて方法を検証し、結果は、提案されたアルゴリズムが、外障害が存在する場合でも、オンボードセンサーを使用して構造のリアルタイム形状を推定できることを示しています。

要約(オリジナル)

Tensegrity structures are becoming widely used in robotics, such as continuously bending soft manipulators and mobile robots to explore unknown and uneven environments dynamically. Estimating their shape, which is the foundation of their state, is essential for establishing control. However, on-board sensor-based shape estimation remains difficult despite its importance, because tensegrity structures lack well-defined joints, which makes it challenging to use conventional angle sensors such as potentiometers or encoders for shape estimation. To our knowledge, no existing work has successfully achieved shape estimation using only onboard sensors such as Inertial Measurement Units (IMUs). This study addresses this issue by proposing a novel approach that uses energy minimization to estimate the shape. We validated our method through experiments on a simple Class 1 tensegrity structure, and the results show that the proposed algorithm can estimate the real-time shape of the structure using onboard sensors, even in the presence of external disturbances.

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