arXiv cs.RO· Lorenzo Ticozzi, Sabyasachi Dash, Yangkun Liu, Patricio A. Vela, Panagiotis Tsiotras·· 3 小时前AI 评分62
基于因子图与 Magnus 展开先验的连续体机器人状态估计
Factor Graph-Based Continuum Robot State Estimation with Magnus Expansion Priors
AI 导读
该论文提出在因子图框架内估计紧致几何变应变（GVS）参数化系数，并用应变场 Magnus 展开推导的运动学因子把 GVS 应变系数与骨干位姿变量关联起来，从而重建连续体机械臂形状。方法在仿真与实验数据上对比高斯过程回归基线，在部分和稀疏测量场景下精度更高，同时保持计算效率。该状态向量紧致，可直接用于基于模型的控制。
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