二階層最適化による、脚式ロボットの状態推定のための雑音共分散と運動学の同時キャリブレーション

要旨: 動的で不確実な環境で動作する脚機構ロボットおよび空中ロボットにとって、正確な状態推定は極めて重要です。主要な課題の一つは、プロセスおよび計測ノイズの共分散を指定することですが、これは通常未知であるか、あるいは手作業で調整されます。本研究では、推定器インザループ方式により、共分散行列と運動学パラメータを共同でキャリブレーションする二階層最適化フレームワークを提案します。上位レベルでは、ノイズ共分散とモデルパラメータを最適化変数として扱い、下位レベルでは全情報型の推定器を実行します。推定器を通じて微分することで、軌道レベルの目的関数を直接最適化でき、その結果として正確かつ整合的な状態推定が得られます。四足歩行ロボットおよびヒューマノイドロボットで本アプローチを検証し、手調整のベースラインと比較して、推定精度と不確実性キャリブレーションが大幅に向上することを示します。本手法は、状態推定、センサ、および運動学キャリブレーションを、原理に基づくデータ駆動型の枠組みに統合し、多様なロボットプラットフォームに適用可能です。