A Geometric Characterization of Observability in Inertial Parameter Identification

要約

この論文では、多関節ロボットの慣性パラメータの識別可能性を幾何学的に特徴付けるアルゴリズムを紹介します。
幾何学的なアプローチでは、有限の条件セットのみを使用し、近似を行わずに、無限の構成空間にわたる識別可能性をテストします。
これは、産業用マニピュレーターから脚式ロボットに至るまでの一般的なオープンチェーン運動ツリーに適用でき、この広範なシステムのセットに対して正しいことが証明された最初のソリューションです。
このアルゴリズムの高レベルの動作は、重要な観察に基づいています。つまり、慣性パラメーターの検出不可能な変化は、関節を横切る一連の慣性伝達として表現できるということです。
剛体運動学の指数関数的なパラメータ化を利用して、検出不可能な慣性伝達を線形システム理論からの可観測性の観点から分析します。
この分析は再帰的に適用でき、$O(N)$ の全体的な複雑さを与えて、$N$ ボディのシステムのパラメーターの識別可能性を特徴付けます。
新しいアルゴリズムの Matlab ソース コードが提供されます。

要約(オリジナル)

This paper presents an algorithm to geometrically characterize inertial parameter identifiability for an articulated robot. The geometric approach tests identifiability across the infinite space of configurations using only a finite set of conditions and without approximation. It can be applied to general open-chain kinematic trees ranging from industrial manipulators to legged robots, and it is the first solution for this broad set of systems that is provably correct. The high-level operation of the algorithm is based on a key observation: Undetectable changes in inertial parameters can be represented as sequences of inertial transfers across the joints. Drawing on the exponential parameterization of rigid-body kinematics, undetectable inertial transfers are analyzed in terms of observability from linear systems theory. This analysis can be applied recursively, and lends an overall complexity of $O(N)$ to characterize parameter identifiability for a system of $N$ bodies. Matlab source code for the new algorithm is provided.

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