MOB-Net: Limb-modularized Uncertainty Torque Learning of Humanoids for Sensorless External Torque Estimation

要約

運動量オブザーバー（MOB）は、力/トルクやジョイントトルクセンサーなどの追加のセンサーを必要とせずに、外部関節トルクを推定できます。
ただし、モデリングエラーと関節摩擦を含むモデルの不確実性により、MOBの推定パフォーマンスは悪化します。
さらに、MOBが高次元の浮遊塩基ヒューマノイドに適用される場合、推定誤差は重要です。これにより、推定外部関節トルクが、実際のヒューマノイドロボットでの力制御または衝突検出に使用されません。
この論文では、Mob-netという名前の純粋な外部関節トルク推定法がヒューマノイドに対して提案されています。
MOB-NETは、モデルの不確実性トルクを学習し、MOBの推定信号を校正します。
外部ジョイントトルクは、内部センサーのみを備えたフローティングベースロボットの全身および仮想ジョイント（骨盤のIMUとジョイントのエンコーダー）を含む一般化座標で推定できます。
私たちの方法は、MOBの推定誤差を大幅に削減し、目に見えないデータのMOB-NETの堅牢なパフォーマンスは、広範なシミュレーション、実際のロボット実験、およびアブレーション研究を通じて検証されます。
最後に、MOB-NETからの推定外部関節トルクを使用して、さまざまな衝突ハンドリングシナリオが表示されます。移動、衝突検出、および安全のための衝突反応のためのレンチフィードバックコントロール。

要約(オリジナル)

Momentum observer (MOB) can estimate external joint torque without requiring additional sensors, such as force/torque or joint torque sensors. However, the estimation performance of MOB deteriorates due to the model uncertainty which encompasses the modeling errors and the joint friction. Moreover, the estimation error is significant when MOB is applied to high-dimensional floating-base humanoids, which prevents the estimated external joint torque from being used for force control or collision detection in the real humanoid robot. In this paper, the pure external joint torque estimation method named MOB-Net, is proposed for humanoids. MOB-Net learns the model uncertainty torque and calibrates the estimated signal of MOB. The external joint torque can be estimated in the generalized coordinate including whole-body and virtual joints of the floating-base robot with only internal sensors (an IMU on the pelvis and encoders in the joints). Our method substantially reduces the estimation errors of MOB, and the robust performance of MOB-Net for the unseen data is validated through extensive simulations, real robot experiments, and ablation studies. Finally, various collision handling scenarios are presented using the estimated external joint torque from MOB-Net: contact wrench feedback control for locomotion, collision detection, and collision reaction for safety.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google