Legged Robot State Estimation within Non-inertial Environments

📄 arXiv: 2403.16252v1 📥 PDF

作者: Zijian He, Sangli Teng, Tzu-Yuan Lin, Maani Ghaffari, Yan Gu

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2024-03-24

💡 一句话要点

提出一种新方法解决非惯性环境中的机器人状态估计问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人状态估计 非惯性环境 扩展卡尔曼滤波 动态环境 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有方法通常假设地面是静态的，这在非惯性环境中会导致状态估计不准确。
  2. 本文提出了一种不变扩展卡尔曼滤波器（InEKF），能够在非惯性环境中进行有效的状态估计，而无需依赖GPS或环境地标。
  3. 实验结果表明，所提出的方法在动态环境中表现出高收敛率和准确性，尤其是在复杂的跑步机运动下。

📝 摘要（中文）

本文研究了非惯性环境中的机器人状态估计问题。提出的状态估计方法放宽了系统建模中静态地面的常见假设。过程和测量模型明确考虑了非惯性环境的运动，而无需依赖于其在惯性框架中的运动知识或GPS及环境地标的感知。此外，所提出的状态估计器被构建为不变扩展卡尔曼滤波器（InEKF），其过程模型的确定性部分遵循群仿射性质，从而导致对数线性误差动态。滤波器的可观测性分析确认了机器人相对于非惯性环境的姿态（即位置和方向）及速度是可观测的。在一个在旋转和移动跑步机上行走的人形机器人上进行的硬件实验展示了所提出的InEKF在显著的跑步机倾斜摆动和较大估计误差下的高收敛率和准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在非惯性环境中进行机器人状态估计的挑战，现有方法通常假设地面静止，导致估计不准确。

核心思路：提出的不变扩展卡尔曼滤波器（InEKF）通过显式建模非惯性环境的运动，避免了对惯性框架运动知识的依赖，从而提高了状态估计的准确性。

技术框架：该方法包括过程模型和测量模型两个主要模块，过程模型遵循群仿射性质，确保了对数线性误差动态的实现。

关键创新：最重要的创新在于将状态估计问题转化为不变扩展卡尔曼滤波器的形式，允许在动态环境中进行有效估计，克服了传统方法的局限。

关键设计：在设计过程中，过程模型的确定性部分被精心构建，以遵循群仿射性质，确保了滤波器的可观测性和稳定性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的InEKF在旋转和移动跑步机上进行状态估计时，能够在显著的跑步机倾斜摆动下保持高收敛率和准确性，表现出优于传统方法的性能，尤其是在处理较大估计误差时。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶、以及任何需要在动态环境中进行精确定位与状态估计的场景。其实际价值在于提高机器人在复杂环境中的自主性和适应能力，未来可能推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

This paper investigates the robot state estimation problem within a non-inertial environment. The proposed state estimation approach relaxes the common assumption of static ground in the system modeling. The process and measurement models explicitly treat the movement of the non-inertial environments without requiring knowledge of its motion in the inertial frame or relying on GPS or sensing environmental landmarks. Further, the proposed state estimator is formulated as an invariant extended Kalman filter (InEKF) with the deterministic part of its process model obeying the group-affine property, leading to log-linear error dynamics. The observability analysis of the filter confirms that the robot's pose (i.e., position and orientation) and velocity relative to the non-inertial environment are observable. Hardware experiments on a humanoid robot moving on a rotating and translating treadmill demonstrate the high convergence rate and accuracy of the proposed InEKF even under significant treadmill pitch sway, as well as large estimation errors.