論文の概要: Invariant Stochastic Filtering on SE(3) for Inertial-Encoder State Estimation of Serial Rigid Manipulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.00026v1
- Date: Sun, 21 Jun 2026 08:11:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-05 17:01:29.631178
- Title: Invariant Stochastic Filtering on SE(3) for Inertial-Encoder State Estimation of Serial Rigid Manipulators
- Title（参考訳）: シリアルリジッドマニピュレータの慣性エンコーダ状態推定のためのSE(3)上の不変確率フィルタリング
- Authors: S. Yaqubi, J. Mattila,
- Abstract要約: 直列剛性マニピュレータの状態推定のための不変拡張カルマンフィルタ (IEKF) を開発した。
リカティ方程式は局所近似よりも真の誤差共分散を支配している。
物理的に分離されたノイズモデルはジャイロスコープと加速度計のチャネルを独立に扱う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: An invariant extended Kalman filter (IEKF) is developed for state estimation of serial rigid manipulators with an arbitrary number of links, formulated entirely within the Lie group SE(3). The group-affine property of the kinematic equations makes the linearised error dynamics autonomous, so the Riccati equation governs the true error covariance rather than a local approximation. A physically separated noise model treats gyroscope and accelerometer channels independently: the accelerometer provides translational twist via gravity-compensated integration, yielding a measurement covariance that scales with the sample interval in exact analogy with process noise discretisation; a state-dependent Coriolis noise term captures gyroscope noise propagating through the nonlinear dynamics, vanishing at rest and growing with twist magnitude. The filter is structured as a modular chain of per-link IEKFs in which the predicted covariance of each link depends on its predecessor only through the Adjoint-transformed posterior, giving linear computational cost in link count. Exponential ultimate boundedness in mean square is established via a Lie algebra Lyapunov function, with per-link bounds chained through the Adjoint operator norm to yield a stability certificate that is modular and scalable to arbitrary chain length. Numerical results validate the design.
- Abstract（参考訳）: 任意の数のリンクを持つシリアル剛性マニピュレータの状態推定のための不変拡張カルマンフィルタ(IEKF)を開発した。
キネマティック方程式の群-アフィン性は線形化された誤差力学を自律的にするので、リカティ方程式は局所近似よりも真の誤差共分散を支配できる。
物理的に分離されたノイズモデルはジャイロスコープと加速度計のチャネルを独立して扱う:加速度計は重力補償積分による変換のツイストを提供し、プロセスノイズの離散化と正確に類似してサンプル間隔にスケールする測定共分散を与える;状態依存のコリオリスノイズ項は、非線形力学を通して伝播するジャイロスコープノイズを捕捉し、静止して消滅し、ねじれ等で成長する。
フィルタはリンクごとのIEKFのモジュラーチェーンとして構成され、各リンクの予測共分散は前者に依存するが、これはadjoint変換後部のみで、リンク数に線形計算コストを与える。
平均平方における指数究極の有界性はリー代数 Lyapunov 関数によって確立され、結合ごとの有界は随伴作用素ノルムによってチェーンされ、モジュラーで任意の鎖長にスケーラブルな安定性証明が得られる。
数値計算により設計が検証される。
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