基于多传感器信息的双足机器人状态估计方法

本发明属于机器人技术领域，公开了一种基于多传感器信息的双足机器人状态估计方法，该方法包括：获取双足机器人上惯性测量单元、关节编码器和关节传感器的数据；设计基于电流传感信息的自适应阈值接触状态检测算法，实时判断足底与环境的接触状态；根据接触状态确定机器人的支撑相位，并应用支撑相位感知的动态参考系转换机制；构建基于不变扩展卡尔曼滤波IEKF的状态估计器，定义包含机器人姿态、位置和速度的状态向量，利用IMU数据进行状态预测，并结合接触状态信息、运动学信息等进行状态更新；输出精确估计的机器人状态信息。本发明通过引入自适应接触检测和IEKF，有效提高了双足机器人在动态行走过程中的状态估计精度和鲁棒性。