基于多传感器信息融合的足式机器人本体状态估计方法研究

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足式机器人是人工智能的重要应用领域,近年来受到了各国研究学者的广泛关注。研究人员在应用各种方法对机器人进行控制时发现,作为重要的反馈信息,本体速度与位置状态的估计至关重要。准确的估计不仅能够更为精确描述机器人在现实世界中的运动状态,同时可以为相关的控制提供高质量的输入与反馈量,提高控制效果与机器人性能。估计方法一般可以采用惯导解算或者运动学分析,但是这两种方法均存在不足,其中惯导解算方法短时精准,但会随时间积累产生漂移,而运动学分析不会产生漂移,但是会因为机器人落地时的震荡、冲击等带来大量噪声,无法满足机器人长时间运动的实时控制需求。针对这个问题,本文提出一种基于多传感器信息融合的本体状态估计方法。利用卡尔曼滤波,通过将惯导与运动学两种信息进行融合,弥补各自缺点,作出对足式机器人本体状态的最优估计。主要研究成果包括:(1)定义机器人本体速度和位置为状态变量,并以本体状态为目标,研究了IMU信息的惯导解算与误差的标定补偿方法,对漂移的误差来源进行分析。通过速度更新微分方程,将加速度信息从本体固连坐标系转换到机器人运动的参考惯性系,并利用六位置法对IMU输出的确定性漂移误差进行标定补偿。(2)基于四足机器人机械结构与几何构型,进行单腿及整体的运动学建模分析,对足端点在操作空间的位置进行求解。对比支撑腿的三种判定条件,给出了分布式传感器系统信息的关联性分析。(3)提出机器人本体状态估计的多传感器信息两级融合策略。首先,根据足端力信息判断机器人各腿支撑情况,结合单腿的运动学建模分析,对多支撑腿运动学信息进行均值融合,得出本体状态的初步估计结果;其次,建立误差状态卡尔曼滤波方程,对多支撑腿融合估计结果与惯导解算信息进行再次融合,得出机器人本体状态的最优估计值;最后,在RecurDyn中搭建机器人模型,设计稳定运动的仿真实验,验证了融合估计方法在本体前向和竖向状态估计时的有效性。(4)搭建运动捕捉系统测量机器人速度和位置,并以此作为本体状态的真实值,设计单腿和四足机器人实物实验验证融合估计方法的有效性。结果表明,相比惯导解算和运动学分析,融合估计方法能够有效抑制IMU的漂移,且具有更高的精确度。
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