Tensegrity Robot Proprioceptive State Estimation with Geometric Constraints

要約

硬いロッドと弾性ケーブルの相乗的なアセンブリを特徴とするTenseGrityロボットは、衝撃に耐性のある堅牢な構造を形成します。
ただし、この設計は、運動学とダイナミクスに複雑さをもたらし、制御と状態の推定を複雑にします。
この作業は、緊張性ロボ​​ットの新しい固有受容状態推定器を提示します。
推定器は、最初に3バープリズム時制構造の幾何学的制約を使用し、IMUおよびモーターエンコーダー測定と組み合わせて、ロボットの形状と向きを再構築します。
次に、Tensegrityロボットのグローバルな位置と方向を推定するために、順方向運動学を備えた接触補助不変式カルマンフィルターを採用します。
状態推定器の精度は、シミュレートされた環境と現実世界の時制ロボットアプリケーションの両方のグラウンドトゥルースデータに対して評価されます。
従来の剛性ロボットの状態推定パフォーマンスに匹敵する平均ドリフト率は4.2％です。
この州の推定器は、TenseGrity Robot状態の推定における最先端を前進させ、オンボードセンサーを使用してリアルタイムで実行する可能性があり、非構造化環境でのTenseGrityロボットの完全な自律性への道を開いています。

要約(オリジナル)

Tensegrity robots, characterized by a synergistic assembly of rigid rods and elastic cables, form robust structures that are resistant to impacts. However, this design introduces complexities in kinematics and dynamics, complicating control and state estimation. This work presents a novel proprioceptive state estimator for tensegrity robots. The estimator initially uses the geometric constraints of 3-bar prism tensegrity structures, combined with IMU and motor encoder measurements, to reconstruct the robot’s shape and orientation. It then employs a contact-aided invariant extended Kalman filter with forward kinematics to estimate the global position and orientation of the tensegrity robot. The state estimator’s accuracy is assessed against ground truth data in both simulated environments and real-world tensegrity robot applications. It achieves an average drift percentage of 4.2%, comparable to the state estimation performance of traditional rigid robots. This state estimator advances the state of the art in tensegrity robot state estimation and has the potential to run in real-time using onboard sensors, paving the way for full autonomy of tensegrity robots in unstructured environments.

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