Estimating Dynamic Soft Continuum Robot States From Boundaries

要約

正確な状態推定は、ロボットを効果的に制御するために不可欠です。
ソフトロボットの場合、このタスクは、ロボットの継続的な変形性のために、州の状態が本質的に無限の次元関数であるため、特に困難です。
ただし、従来のセンシング技術は、個別の測定のみを提供できます。
最近、境界オブザーバーとして知られる動的状態推定方法が導入されました。これは、ロボットの先端で速度のねじれのみを測定することにより、Cosserat Rod理論を活用してすべての無限次元状態を回復するために活用します。
この作業では、無限の次元の動的状態も回復できるが、ロボットのベースで内部レンチの測定に依存する新しい境界観測者を提示します。
この設計は、先端の速度のねじれとベースの内部レンチとの間の二重性を活用し、両方のタイプの境界オブザーバーがエネルギー散逸の原理に触発されています。
数学的な二重性にもかかわらず、提案されたアプローチは明確な利点を提供します。ベースに埋め込まれた6軸力/トルクセンサーのみが必要であり、モーションキャプチャカメラなどの外部センシングシステムの必要性を排除します。
さらに、先端ベースとベースベースの技術の両方を組み合わせることで、エネルギー散逸が強化され、収束が加速され、推定精度が向上します。
腱駆動の連続体ロボットに基づいたシミュレーション研究と実験の両方を通じて、提案されたアルゴリズムを検証します。
私たちの結果は、すべての境界オブザーバーが、初期条件が大幅に逸脱していても、3秒以内に地上の真理に収束することを示しています。
さらに、それらは未知の摂動から回復し、高周波振動を効果的に追跡します。
また、デュアルテクニックを組み合わせることで、収束速度と精度がさらに向上することも示しています。
最後に、これらのアルゴリズムの計算効率は、リアルタイムの状態推定の実現可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Accurate state estimation is essential for effective control of robots. For soft robots, this task is particularly challenging because their states are inherently infinite-dimensional functions due to the robots’ continuous deformability. Traditional sensing techniques, however, can only provide discrete measurements. Recently, a dynamic state estimation method known as a boundary observer was introduced, which leverages Cosserat rod theory to recover all infinite-dimensional states by measuring only the velocity twist at the robot’s tip. In this work, we present a novel boundary observer that can also recover infinite-dimensional dynamic states, but instead relies on measuring the internal wrench at the robot’s base. This design exploits the duality between the velocity twist at the tip and the internal wrench at the base, with both types of boundary observers being inspired by principles of energy dissipation. Despite the mathematical duality, the proposed approach offers a distinct advantage: it requires only a 6-axis force/torque sensor embedded at the base, eliminating the need for external sensing systems such as motion capture cameras. Moreover, combining both tip- and base-based techniques enhances energy dissipation, accelerates convergence, and improves estimation accuracy. We validate the proposed algorithms through both simulation studies and experiments based on tendon-driven continuum robots. Our results demonstrate that all boundary observers converge to the ground truth within 3 seconds, even with significantly deviated initial conditions. Furthermore, they recover from unknown perturbations and effectively track high-frequency vibrations. We also show that combining the dual techniques further improves convergence speed and accuracy. Finally, the computational efficiency of these algorithms indicates their feasibility for real-time state estimation.

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