Simultaneous estimation of contact position and tool shape with high-dimensional parameters using force measurements and particle filtering

📄 arXiv: 2509.19732v1 📥 PDF

作者: Kyo Kutsuzawa, Mitsuhiro Hayashibe

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-24

备注: Accepted to The International Journal of Robotics Research (IJRR)

DOI: 10.1177/02783649251379515

💡 一句话要点

提出基于力测量和粒子滤波的同时估计接触位置和高维工具形状参数方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 接触位置估计 工具形状估计 粒子滤波 力测量 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有方法在估计接触位置时，通常需要预先知道工具的几何形状，限制了其应用范围。
  2. 论文提出使用粒子滤波方法，每个粒子代表不同的工具形状参数，从而在高维空间中进行有效的估计。
  3. 通过仿真和实验验证，该方法能够同时估计工具形状和接触位置，提高接触位置估计的准确性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种同时估计工具接触位置和形状的方法，该方法适用于工具形状参数为高维（超过1000维）的情况。在抓取工具与环境进行接触任务时，估计接触状态至关重要。力信号对于估计接触状态很有价值，即使接触位置被工具遮挡也可以使用。虽然之前有研究提出使用力/力矩信号估计接触位置的方法，但大多数方法都需要已知工具表面的几何形状。虽然也有一些研究提出了不需要工具形状的方法，但这些方法需要大量的估计时间，或者仅限于具有低维形状参数的工具。本文方法使用粒子滤波，其中每个粒子都有单独的工具形状参数，从而避免直接处理高维参数空间。通过仿真和使用平面上弯曲形状工具的实验对所提出的方法进行了评估。结果表明，该方法能够同时估计工具的形状和接触位置，从而使接触位置的估计更加准确。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在接触任务中，同时估计工具的接触位置和工具形状的问题。现有方法要么需要预先知道工具的精确几何形状，这在实际应用中可能难以获得；要么虽然不需要工具形状信息，但计算复杂度高，或者只能处理低维的工具形状参数，无法满足复杂工具的应用需求。

核心思路：论文的核心思路是利用粒子滤波算法，将工具形状参数作为粒子的状态进行估计。通过力传感器获取的力信息作为观测值，更新每个粒子的权重，从而实现对接触位置和工具形状的同时估计。这种方法避免了直接处理高维工具形状参数空间，降低了计算复杂度。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1）初始化：随机生成一组粒子，每个粒子代表一种可能的工具形状参数；2）力测量：通过力传感器获取工具与环境接触产生的力信息；3）状态预测：根据动力学模型预测每个粒子在下一时刻的状态（接触位置和工具形状）；4）权重更新：根据力测量值和预测状态，计算每个粒子的权重，权重反映了该粒子代表的工具形状与实际情况的匹配程度；5）重采样：根据粒子的权重进行重采样，选择权重高的粒子，淘汰权重低的粒子，从而使粒子集中在更可能的工具形状附近；6）估计：根据粒子的状态和权重，估计最终的接触位置和工具形状。

关键创新：该方法最重要的创新点在于能够同时估计接触位置和高维的工具形状参数。传统的接触位置估计方法通常假设工具形状已知，而该方法通过粒子滤波，将工具形状参数也作为待估计的状态变量，从而实现了更灵活和鲁棒的接触位置估计。

关键设计：工具形状使用网格表示，维度较高（超过1000维）。粒子滤波器的状态包括接触位置和工具形状参数。力测量值用于更新粒子的权重，权重计算基于力测量值与预测力之间的差异。重采样策略选择标准粒子滤波的重采样方法。具体参数设置（如粒子数量、网格分辨率等）需要根据具体应用场景进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够同时估计接触位置和工具形状，提高了接触位置估计的准确性。在仿真和实际实验中，该方法都取得了较好的效果，验证了其有效性和可行性。具体性能数据未知，但摘要中提到该方法能够使接触位置估计更加准确，表明其性能优于现有方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人装配、物体操作等领域，尤其是在工具形状未知或难以精确建模的情况下。例如，在柔性物体操作中，工具的形状会发生变化，该方法可以实时估计工具形状，从而提高操作的精度和鲁棒性。此外，该方法还可以应用于远程操作、医疗手术等领域，提高操作的安全性。

📄 摘要（原文）

Estimating the contact state between a grasped tool and the environment is essential for performing contact tasks such as assembly and object manipulation. Force signals are valuable for estimating the contact state, as they can be utilized even when the contact location is obscured by the tool. Previous studies proposed methods for estimating contact positions using force/torque signals; however, most methods require the geometry of the tool surface to be known. Although several studies have proposed methods that do not require the tool shape, these methods require considerable time for estimation or are limited to tools with low-dimensional shape parameters. Here, we propose a method for simultaneously estimating the contact position and tool shape, where the tool shape is represented by a grid, which is high-dimensional (more than 1000 dimensional). The proposed method uses a particle filter in which each particle has individual tool shape parameters, thereby to avoid directly handling a high-dimensional parameter space. The proposed method is evaluated through simulations and experiments using tools with curved shapes on a plane. Consequently, the proposed method can estimate the shape of the tool simultaneously with the contact positions, making the contact-position estimation more accurate.