State Estimation of Continuum Robots: A Nonlinear Constrained Moving Horizon Approach

要約

連続的なバックボーンを備えた柔軟な素材で作られた連続ロボットには、従来の剛体ロボットに比べていくつかの利点があります。
その中には、狭い空間や限られた空間を移動し、不規則な環境や変化する環境に適応し、人間の近くでタスクを実行する能力などがあります。
しかし、連続ロボットを利用する際の課題の一つは、先端位置や曲率などの状態を正確に推定することが難しいことです。
これは、運動学の複雑さと、測定と制御における固有の不確実性によるものです。
本稿では、ロボットの先端位置や形状パラメータを含むロボットの状態を推定するための移動水平推定（MHE）アプローチを提案します。
私たちのアプローチには、ロボットの先端に取り付けられた IMU からの測定サンプルと、インライン最適化問題を使用した推定範囲に沿った推定状態との間の誤差を最小限に抑えることが含まれます。
シミュレーションと実験結果を通じて、アプローチの有効性を実証します。
私たちのアプローチは、連続ロボットの状態推定と制御の精度と堅牢性を向上させる可能性があります。
手術、製造、検査など様々な用途に応用できます。

要約(オリジナル)

Continuum robots, made from flexible materials with continuous backbones, have several advantages over traditional rigid robots. Some of them are the ability to navigate through narrow or confined spaces, adapt to irregular or changing environments, and perform tasks in proximity to humans. However, one of the challenges in using continuum robots is the difficulty in accurately estimating their state, such as their tip position and curvature. This is due to the complexity of their kinematics and the inherent uncertainty in their measurement and control. This paper proposes a moving horizon estimation (MHE) approach for estimating the robot’s state, including its tip position and shape parameters. Our approach involves minimizing the error between measurement samples from an IMU attached to the robot’s tip and the estimated state along the estimation horizon using an inline optimization problem. We demonstrate the effectiveness of our approach through simulation and experimental results. Our approach can potentially improve the accuracy and robustness of state estimation and control for continuum robots. It can be applied to various applications such as surgery, manufacturing, and inspection.

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