본 논문은 다관절 로봇의 관성 추정 및 위치 추정을 위한 효율적인 최적 추정 기법을 제안한다.
관성 매개변수의 물리적 일관성을 보장하는 새로운 지수 고유값 매개변수화를 개발하였다. 이는 기존의 로그-콜레스키 매개변수화보다 수렴 속도가 빠르고 물리적 해석이 용이하다.
다중 슈팅 기반의 최적 추정 알고리즘을 제안하였다. 이는 기존의 단일 슈팅 방식보다 수치적 안정성이 높고 복잡한 동역학을 효과적으로 다룰 수 있다.
접촉 동역학에 대한 해석적 미분을 개발하여 최적 추정 문제를 효율적으로 해결할 수 있다.
특이점 문제를 해결하기 위해 널 공간 접근법을 도입하였다.
시뮬레이션과 실험을 통해 제안한 기법의 우수성을 입증하였다. 특히 Go1 로봇 실험에서 미지의 페이로드를 정확히 추정하고 이를 활용하여 보행 성능을 향상시켰다.
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