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

要約

正確な地面反力 (GRF) 推定により、現実世界のさまざまなアプリケーションにおける脚式ロボットの適応性が大幅に向上します。
たとえば、推定された GRF と接触運動学を使用した移動制御と計画は、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、ノイズの多い測定と、浮動基本状態と一般化された運動量ダイナミクスの間の依存性に完全には対処していません。
この論文では、脚式ロボットの地面反力と状態を同時に推定するフレームワークを紹介します。このフレームワークは、センサーのノイズと状態とダイナミクスの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個別に推定し、分散型移動水平推定 (MHE) メソッドを実装して、ロボットのダイナミクス、固有受容センサー、外受容センサー、および確定的な接触相補性制約を凸ウィンドウ最適化で融合します。
提案された手法は、オープンソースの教育用平面二足歩行ロボット STRIDE や四足歩行ロボット Unitree Go1 など、いくつかの脚式ロボットに対して、周波数 200Hz、過去時間ウィンドウ 0.04 秒で正確な 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 open-source educational planar bipedal robot STRIDE and quadrupedal robot Unitree Go1, with a frequency of 200Hz and a past time window of 0.04s.

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