論文の概要: OptiState: State Estimation of Legged Robots using Gated Networks with Transformer-based Vision and Kalman Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16719v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 03:34:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 16:19:56.829142
• Title: OptiState: State Estimation of Legged Robots using Gated Networks with Transformer-based Vision and Kalman Filtering
• Title（参考訳）: OptiState: Transformer-based Vision と Kalman Filtering を用いた手指ロボットの状態推定
• Authors: Alexander Schperberg, Yusuke Tanaka, Saviz Mowlavi, Feng Xu, Bharathan Balaji, Dennis Hong
• Abstract要約: 脚のあるロボットの状態推定は、非常にダイナミックな動きとセンサーの精度による制限のために困難である。 本稿では,ロボットのトランクの状態を推定するために,プロピロセプションと外部受動的情報を組み合わせたハイブリッドソリューションを提案する。 このフレームワークは正確なロボットの状態推定を行うだけでなく、センサの測定や学習によるモデルの単純化から生じる非線形誤差を最小限に抑えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.96502758088673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State estimation for legged robots is challenging due to their highly dynamic motion and limitations imposed by sensor accuracy. By integrating Kalman filtering, optimization, and learning-based modalities, we propose a hybrid solution that combines proprioception and exteroceptive information for estimating the state of the robot's trunk. Leveraging joint encoder and IMU measurements, our Kalman filter is enhanced through a single-rigid body model that incorporates ground reaction force control outputs from convex Model Predictive Control optimization. The estimation is further refined through Gated Recurrent Units, which also considers semantic insights and robot height from a Vision Transformer autoencoder applied on depth images. This framework not only furnishes accurate robot state estimates, including uncertainty evaluations, but can minimize the nonlinear errors that arise from sensor measurements and model simplifications through learning. The proposed methodology is evaluated in hardware using a quadruped robot on various terrains, yielding a 65% improvement on the Root Mean Squared Error compared to our VIO SLAM baseline. Code example: https://github.com/AlexS28/OptiState
• Abstract（参考訳）: 脚のあるロボットの状態推定は、非常にダイナミックな動きとセンサーの精度による制限のために困難である。 カルマンフィルタリング,最適化,学習に基づくモダリティを統合することで,ロボットのトランクの状態推定のための固有受容情報と外的情報を組み合わせたハイブリッドソリューションを提案する。 共振器エンコーダとIMU測定を応用し,コンベックスモデル予測制御の最適化による接地力制御出力を組み込んだ単一剛体モデルにより,カルマンフィルタを改良した。 奥行き画像に適用した視覚トランスフォーマーオートエンコーダから意味的洞察とロボット高さを考慮したゲートリカレントユニットにより,推定をさらに洗練する。 このフレームワークは、不確実性評価を含む正確なロボット状態推定を行うだけでなく、センサ測定や学習によるモデルの単純化から生じる非線形誤差を最小限にすることができる。 提案手法は,様々な地形で四足歩行ロボットを用いてハードウェア上で評価され,VO SLAMベースラインと比較してルート平均角誤差が65%向上した。 コード例: https://github.com/alexs28/optistate

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