一种基于因子图优化的腿式机器人本体感知里程计方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于因子图优化的腿式机器人本体感知里程计方法
申请号:CN202510183987
申请日期:2025-02-19
公开号:CN120063317A
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本发明请求保护一种基于因子图优化的腿式机器人本体感知里程计方法,应用于腿式机器人运动感知和定位领域。腿式机器人可以利用本体传感器实现对自身运动状态的估计,本发明利用本体多传感器进行联合估计自身状态,通过躯干惯性测量单元IMU进行预积分得到机体相对位姿因子,利用足部IMU预积分得到混合足部惯性导航系统INS因子,利用关节角度传感器得到正运动学模型因子和预积分混合铰接接触模型因子,在因子图优化框架下将传感器因子进行融合并通过距离约束得到最优运动状态估计。本发明利用多本体传感器进行感知,能够解决腿式机器人在视觉、激光雷达感知受限时,单一本体感知造成里程计快速产生漂移的问题。
技术关键词
里程计方法 因子 机器人本体 模型位姿 腿式机器人 关键帧 噪声 机体 矩阵 非暂态计算机可读存储介质 捷联惯导算法 节点 IMU坐标系 运动状态估计 IMU传感器 加速度 关节编码器
系统为您推荐了相关专利信息
1
用于交换机查表的Horton-Cuckoo哈希表
哈希表 键值 交换模块 更新交换机 逻辑
2
一种基于法律咨询的查询交互系统及方法
查询交互系统 关键词 答案 因子 人工智能模型训练
3
一种基于多目标优化算法的海绵城市低碳建设优化方法和装置
径流总量控制率 LID设施 排放量 构建海绵城市 生物滞留设施
4
无序因子自组织双向计算数据安全处理方法及系统
数据安全 因子 组织 三维混沌系统 生成混沌序列
5
目标检测方法、系统、装置、电子设备、介质和程序产品
因子 图像 电子设备 样本 模型训练模块
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号