四足ロボットのための接触点固定型固有受容オドメトリ

要旨

カメラやLiDARを用いない脚式ロボットの信頼性高いオドメトリは、IMUドリフトと関節速度センシングのノイズにより依然として課題である。本論文は、IMUとモータ測定値のみを用いて身体の姿勢と速度を統合的に推定する純粋なプロプリオセプティブ（自己受容的）状態推定器を提案する。この統一的な定式化は二足、四足、車輪脚の各ロボットに適用可能である。鍵となる考え方は、接触脚をそれぞれ運動学的なアンカーとして扱うことである。関節トルクに基づく足部レンチ推定が信頼できる接触を選択し、対応する足跡位置が間欠的な世界座標系の制約を提供し、長期的なドリフトを抑制する。長距離移動における高度ドリフトを防ぐため、新しく記録された足跡の高さを過去に観測された支持平面に吸着させる、軽量な高度クラスタリングと時間減衰補正を導入する。エンコーダ量子化下での足部速度観測を改善するため、関節角度と速度から足先速度を直接フィルタリングする逆運動学に基づくキャビチャーカルマンフィルタを適用する。実装ではさらに、多接触幾何学的整合性によるヨードリフトの緩和、およびIMUヨー制約が利用不能または信頼できない場合に運動学から導出される方位基準へ優雅に劣化する機能を備える。本手法を4つの四脚プラットフォーム（Astrallロボット3台とUnitree Go2 EDU）で閉軌道を用いて評価する。Astrall点足ロボットAでは、水平sim200mループで0.1638m、垂直sim15mループで0.219mの誤差を達成。車輪脚ロボットBでは、それぞれ0.2264m、0.199mの誤差。車輪脚ロボットCでは、水平sim700mループで7.68m、垂直sim20mループで0.540mの誤差。Unitree Go2 EDUは、水平sim120mループを2.2138m誤差で、垂直sim8mループを垂直誤差0.1m未満で閉じる。github.com/ShineMinxing/Ros2Go2Estimator.git

English

Reliable odometry for legged robots without cameras or LiDAR remains challenging due to IMU drift and noisy joint velocity sensing. This paper presents a purely proprioceptive state estimator that uses only IMU and motor measurements to jointly estimate body pose and velocity, with a unified formulation applicable to biped, quadruped, and wheel-legged robots. The key idea is to treat each contacting leg as a kinematic anchor: joint-torque--based foot wrench estimation selects reliable contacts, and the corresponding footfall positions provide intermittent world-frame constraints that suppress long-term drift. To prevent elevation drift during extended traversal, we introduce a lightweight height clustering and time-decay correction that snaps newly recorded footfall heights to previously observed support planes. To improve foot velocity observations under encoder quantization, we apply an inverse-kinematics cubature Kalman filter that directly filters foot-end velocities from joint angles and velocities. The implementation further mitigates yaw drift through multi-contact geometric consistency and degrades gracefully to a kinematics-derived heading reference when IMU yaw constraints are unavailable or unreliable. We evaluate the method on four quadruped platforms (three Astrall robots and a Unitree Go2 EDU) using closed-loop trajectories. On Astrall point-foot robot~A, a sim200\,m horizontal loop and a sim15\,m vertical loop return with 0.1638\,m and 0.219\,m error, respectively; on wheel-legged robot~B, the corresponding errors are 0.2264\,m and 0.199\,m. On wheel-legged robot~C, a sim700\,m horizontal loop yields 7.68\,m error and a sim20\,m vertical loop yields 0.540\,m error. Unitree Go2 EDU closes a sim120\,m horizontal loop with 2.2138\,m error and a sim8\,m vertical loop with less than 0.1\,m vertical error. github.com/ShineMinxing/Ros2Go2Estimator.git

四足ロボットのための接触点固定型固有受容オドメトリ

Contact-Anchored Proprioceptive Odometry for Quadruped Robots

要旨

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