力学的プリオル（運動力学的事前）により慣性基準へ整列する単眼状態推定

Abstract

柔軟なロボットシステムに対する正確な状態推定は、特に剛体の仮定を無効にするような動的に変形する構造を備えたプラットフォームにおいて、重大な課題となります。本論文はこの問題に取り組み、既存の剛体姿勢推定手法を非剛体システムへ拡張できるようにします。提案手法は2つの中核的コンポーネントを統合します。第一に、変形—力モデルを用いて弾性特性を捉え、これは多層パーセプトロン（Multi-Layer Perceptron）により効率的に学習します。第二に、連続時間Bスプラインの運動学モデルにより、プラットフォームの本質的に滑らかな運動を解きます。ニュートンの第二法則を連続的に適用することで、本手法は、視覚から得られる軌跡加速度と、変形に起因して予測される加速度との関係を定式化します。本手法は、非剛体プラットフォーム上で頑健かつ正確な姿勢推定を可能にするだけでなく、適切にモデル化されたプラットフォームの物理が慣性センシング特性の回復を可能にすることも示します。これを単純なスプリング—カメラシステムで検証し、単眼視覚オドメトリにおける典型的に難解（不適切）なメートルスケールと重力回復の問題を、いかに頑健に解くかを示します。