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题名足端惯性信息辅助的四足机器人惯性导航算法
被引量：1
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作者
路永乐
苏胜
罗毅
徐晓东
车移
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机构
重庆邮电大学智能传感技术与微系统重庆市高校工程研究中心
重庆邮电大学先进制造工程学院
中国兵器装备集团西南技术工程研究所
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出处
《仪器仪表学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期169-178,共10页
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基金
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2021jcyj-msxmX0566)资助。
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文摘
针对四足机器人在卫星信号缺失和环境感知退化时定位精度陡降的问题,提出一种足端惯性信息辅助的四足机器人惯性导航算法。首先,基于足端惯性信息和关节编码器数据构建腿部里程计观测模型,以补偿因接触静止假设导致的速度损失;然后,通过时域卷积网络(TCN)和双向门控循环单元(BiGRU)提取足端惯性信息和关节数据的长短时域特征,实现鲁棒的平稳区间接触事件估计。将所提出的里程计观测模型作为不变扩展卡尔曼滤波器(InEKF)的量测信息,在平稳区间内修正惯性导航误差。最后,在室外场景进行了长距离定位实验,数据显示,所提算法的平稳区间估计准确率超过96%,无闭环实验的终点误差仅为总里程的0.93%,混合地形闭环实验的东、北向平均误差分别为1.07和0.74 m,验证了所提算法在不依赖外部信息的条件下能长时间保持较高的定位精度。
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关键词
足端惯性信息
腿部里程计
不变扩展卡尔曼滤波器
四足机器人导航算法
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Keywords
foot-end inertial information
leg odometer
InEKF
quadruped robot navigation algorithm
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分类号
TH89
[机械工程—精密仪器及机械]
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