人形机器人的多传感器IMU本体状态估计器
摘要：用于人形机器人状态估计的算法通常假设脚在接触地面时保持平放和固定位置。然而，在行走过程中，这种假设很容易被违反，特别是对于类似人类步态的脚跟到脚趾的运动。这减少了可以使用接触假设的时间，或者需要更高的方差来考虑误差。在本文中，我们提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器的新型状态估计器，可以正确处理任何接触配置。我们考虑了分布在机器人结构内部的多个惯性测量单元(IMUs)，包括两只脚上的IMUs，这些IMUs用于跟踪机器人的多个身体。这种多IMU仪器设置还具有估计机器人结构变形的优势，从而改善滤波器中使用的运动学模型。所提出的方法在Atalante外骨骼上进行了实验验证，并表明其漂移较小，性能优于类似的单一IMU滤波器。获得的轨迹估计足够准确，可以构建与地面真实情况几乎没有失真的高程地图。
作者：Fabio Elnecave Xavier, Guillaume Burger, Marine P''etriaux, Jean-Emmanuel Deschaud, Franc{c}ois Goulette
论文ID：2307.14125
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-07-27