Haptic-based Complementary Filter for Rigid Body Rotations

要約

3D回転の非在来性の性質は、平面問題を3次元の問題に一般的にする際によく知られている課題をもたらします。これは、触覚情報（すなわち、力/トルク）が関与する接触豊富なタスクでさらにそうです。
この意味で、現在利用可能なすべての学習ベースのアルゴリズムは、3Dオリエンテーションの推定に一般化するわけではありません。
$ \ mathbf {\ mathbb {so}（3）} $で定義された非線形フィルターは、慣性測定センサーで広く使用されています。
ただし、それらのどれも触覚測定で使用されていません。
このホワイトペーパーでは、スーパークエードリックの形でオブジェクトの幾何学的形状を解釈し、$ \ mathbf {\ mathbb {so}（3）} $の対称性を悪用し、方向性の推定値を提供するために力と視覚センサーを使用します。
フレームワークの堅牢性とほぼグローバルな安定性は、デュアルアームロボットセットアップでの一連の実験によって実証されています。

要約(オリジナル)

The non-commutative nature of 3D rotations poses well-known challenges in generalizing planar problems to three-dimensional ones, even more so in contact-rich tasks where haptic information (i.e., forces/torques) is involved. In this sense, not all learning-based algorithms that are currently available generalize to 3D orientation estimation. Non-linear filters defined on $\mathbf{\mathbb{SO}(3)}$ are widely used with inertial measurement sensors; however, none of them have been used with haptic measurements. This paper presents a unique complementary filtering framework that interprets the geometric shape of objects in the form of superquadrics, exploits the symmetry of $\mathbf{\mathbb{SO}(3)}$, and uses force and vision sensors as measurements to provide an estimate of orientation. The framework’s robustness and almost global stability are substantiated by a set of experiments on a dual-arm robotic setup.

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