Simultaneous Ground Reaction Force and State Estimation via Constrained Moving Horizon Estimation

要約

正確な地上反力（GRF）推定により、さまざまな現実世界の用途での脚のロボットの適応性が大幅に向上する可能性があります。
たとえば、推定GRFおよび接触運動学により、移動制御と計画は、ロボットが不確実な地形を克服するのを支援します。
非線形オブザーバーとして定式化された標準的な運動量ベースの方法は、騒々しい測定と浮遊塩基状態と一般化運動量のダイナミクス間の依存性に完全に対処しないでください。
このホワイトペーパーでは、脚のロボットの同時地面反力と状態推定フレームワークを紹介します。これは、センサーノイズと状態とダイナミクス間の結合に体系的に対処します。
フローティングベースの向きを別々に推定すると、ロボットダイナミクス、固有受容センサー、外部受容センサー、および決定論的な接触相補性の制約を融合して燃料窓の最適化に融合するために、分散化された移動ホリズン推定（MHE）メソッドが実装されています。
提案された方法は、カスタム設計のヒューマノイドロボットバッキー、オープンソースの教育的平面上二足歩行ロボットストライド、および四重類のロボット単位GO1を含む、カスタム設計のヒューマノイドロボットバッキー、200Hzの頻度と0.04sの過去の時間枠を含む、いくつかの脚のロボットに正確なGRFと状態推定を提供できることが示されています。

要約(オリジナル)

Accurate ground reaction force (GRF) estimation can significantly improve the adaptability of legged robots in various real-world applications. For instance, with estimated GRF and contact kinematics, the locomotion control and planning assist the robot in overcoming uncertain terrains. The canonical momentum-based methods, formulated as nonlinear observers, do not fully address the noisy measurements and the dependence between floating-base states and the generalized momentum dynamics. In this paper, we present a simultaneous ground reaction force and state estimation framework for legged robots, which systematically addresses the sensor noise and the coupling between states and dynamics. With the floating base orientation estimated separately, a decentralized Moving Horizon Estimation (MHE) method is implemented to fuse the robot dynamics, proprioceptive sensors, exteroceptive sensors, and deterministic contact complementarity constraints in a convex windowed optimization. The proposed method is shown to be capable of providing accurate GRF and state estimation on several legged robots, including the custom-designed humanoid robot Bucky, the open-source educational planar bipedal robot STRIDE, and the quadrupedal robot Unitree Go1, with a frequency of 200Hz and a past time window of 0.04s.

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