Fully Proprioceptive Slip-Velocity-Aware State Estimation for Mobile Robots via Invariant Kalman Filtering and Disturbance Observer

要約

この論文では、不変オブザーバ設計理論と外乱オブザーバ (DOB) を使用して新しい滑り推定器を開発します。
移動ロボット用に提案された状態推定器は完全に固有受容的であり、慣性測定ユニットからのデータと本体速度を右不変拡張カルマン フィルター (RI-EKF) 内で組み合わせます。
開発された DOB ベースの RI-EKF は、滑り速度を $\mathrm{SE}_3(3)$ 行列リー群に埋め込むことにより、さまざまな地形におけるリアルタイムの速度と滑り速度の推定値を提供します。
ハスキー車輪付きロボットを使用した実験結果は、観測可能な状態変数を推定する際の提案された方法の数学的導出と有効性を確認します。
オープンソース ソフトウェアをダウンロードして、提示された結果を再現することができます。

要約(オリジナル)

This paper develops a novel slip estimator using the invariant observer design theory and Disturbance Observer (DOB). The proposed state estimator for mobile robots is fully proprioceptive and combines data from an inertial measurement unit and body velocity within a Right Invariant Extended Kalman Filter (RI-EKF). By embedding the slip velocity into $\mathrm{SE}_3(3)$ matrix Lie group, the developed DOB-based RI-EKF provides real-time velocity and slip velocity estimates on different terrains. Experimental results using a Husky wheeled robot confirm the mathematical derivations and effectiveness of the proposed method in estimating the observable state variables. Open-source software is available for download and reproducing the presented results.

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