因子图结合Magnus先验估计连续体机器人状态

Lorenzo Ticozzi 等作者提交的预印本提出一种连续体机器人状态估计方法：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，从而重建机械臂形状。 作者称，在仿真与实验数据上对比高斯过程回归基线，该方法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。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。