接触拘束に基づく人型ロボット下肢関節オフセット校正

本論文は、ヒューマノイドロボットの下肢関節エンコーダオフセットを、外部のモーションキャプチャやフィデューシャルマーカーを用いずに、自己完結的に校正するフレームワークを提案する。静的両足接地状態で、オンボードの関節エンコーダと骨盤搭載IMUのみを使用する。両足が固定されているとき、順運動学から得られる足間変換が一定であるべきという制約を利用し、その姿勢依存のばらつきを最小化する非線形最小二乗問題を解く。12次元のオフセットベクトルを推定する。

既存の校正手法は外部のモーションキャプチャシステムやフィデューシャルターゲットを必要とするが、本手法はそれらを一切必要としない。自己完結的であり、ロボット自身のセンサのみで校正できる点が新しい。また、Hessian固有構造解析により、平行なピッチ軸が回転結合を引き起こすことを理論的に示し、観測可能性の限界を明確にした点も先行研究と比べて優れている。

手法の核は、静的両足接地時の接触制約を利用することである。具体的には、両足が固定されている間、順運動学から計算される足間変換が一定であるべきという事実に基づき、その姿勢依存の分散を最小化する。12次元のオフセットベクトルに対する非線形最小二乗問題を定式化する。Hessian固有構造解析により、平行なピッチ軸が回転結合を引き起こし、方向残差はピッチオフセットの和のみを観測することを示す。A3ロボットのピッチ-ロール-ヨー順序では、ヒップロールとヒップヨーの励起がヒップピッチ結合を低減する。さらに、立位姿勢の膝事前分布を用いて、弱いピッチ連鎖分解を固定する。

シミュレーションと実機への注入テストにより、一貫した回復が確認された。保持された記録データにおいて、校正により足部高さのRMS残差がA3で4.26mmから2.20mm、A2で8.03mmから1.43mmに低減した。独立したLiDAR-慣性基準を用いてピッチ結合チャネルを検証し、注入されたピッチオフセットを除去することで脚オドメトリの垂直ドリフトがLiDAR軌道に近づくことを確認した。

弱いピッチ連鎖内の個々のオフセットは事前分布に依存するため、一意に決定できない可能性がある。また、提案手法は静的両足接地状態に限定されており、動的な動作や片足支持状態には適用できない。さらに、IMUのバイアスやノイズが校正精度に影響を与える可能性が考えられるが、要旨からは詳細は不明である。

要旨で参照されている関連研究として、外部モーションキャプチャを用いた従来の校正手法や、LiDAR-慣性オドメトリを用いた基準計測手法が挙げられる。また、ヒューマノイドの脚オドメトリや接触状態推定に関する研究も関連する。具体的な論文名は要旨に明記されていないため、同分野の定番として、ヒューマノイドの運動学校正や状態推定に関する論文を読むことが推奨される。