Noise Analysis and Hierarchical Adaptive Body State Estimator For Biped Robot Walking With ESVC Foot

要約

人間の足のロールオーバー形状に触発されたロボットフットデザインであるESVC（楕円ベースのセグメント変化する曲率）足は、ロボットウォーキング歩行のエネルギー効率を大幅に向上させます。
ただし、サポートレッグの傾きにより、接触モデルの誤差が増幅され、ロボット状態の推定がより困難になります。
したがって、このペーパーでは、ESVCフットで歩くロボットのノイズ分析と状態推定に焦点を当てています。
まず、物理的なロボット実験を通じて、ESVCフットのロボット測定ノイズとプロセスノイズに対する効果を調査します。
スライドウィンドウ戦略を使用したノイズタイム回帰モデルが開発されています。
次に、ESVCフットを備えた2倍のロボットの階層的適応状態推定器が提案されています。
状態推定器は、前推定と挙動後の2つの段階で構成されています。
推定前の段階では、感覚データを処理するためにデータ融合ベースの推定が採用されています。
推定後、質量中心の加速が最初に推定され、次にノイズ共分散行列が回帰モデルに基づいて調整されます。
それに続いて、EKF（拡張カルマンフィルター）ベースのアプローチが適用され、ロボットウォーキング中の重心状態を推定します。
物理的実験は、ESVCフットで歩く二重型ロボットの提案された適応状態推定器が、EKFと適応型EKFの両方よりも高い精度を提供するだけでなく、さまざまな騒音条件下でより速く収束することを示しています。

要約(オリジナル)

The ESVC(Ellipse-based Segmental Varying Curvature) foot, a robot foot design inspired by the rollover shape of the human foot, significantly enhances the energy efficiency of the robot walking gait. However, due to the tilt of the supporting leg, the error of the contact model are amplified, making robot state estimation more challenging. Therefore, this paper focuses on the noise analysis and state estimation for robot walking with the ESVC foot. First, through physical robot experiments, we investigate the effect of the ESVC foot on robot measurement noise and process noise. and a noise-time regression model using sliding window strategy is developed. Then, a hierarchical adaptive state estimator for biped robots with the ESVC foot is proposed. The state estimator consists of two stages: pre-estimation and post-estimation. In the pre-estimation stage, a data fusion-based estimation is employed to process the sensory data. During post-estimation, the acceleration of center of mass is first estimated, and then the noise covariance matrices are adjusted based on the regression model. Following that, an EKF(Extended Kalman Filter) based approach is applied to estimate the centroid state during robot walking. Physical experiments demonstrate that the proposed adaptive state estimator for biped robot walking with the ESVC foot not only provides higher precision than both EKF and Adaptive EKF, but also converges faster under varying noise conditions.

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