Magnetic based In-situ Self 3D Pose Estimation for a Modular Soft Tendon-Driven Continuum Robot via IMU-Fusion
作者: Zheng Cao, Guo Ning Sue, Xiangyun Bu, David Quinn, Junzhe Hu, Carmel Majidi
分类: cs.RO, eess.SP, eess.SY
发布日期: 2026-09-30
💡 一句话要点
提出基于磁场的自适应3D姿态估计方法以解决连续机器人定位问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 连续机器人 姿态估计 磁场传感 惯性测量 闭环控制 实时反馈 柔性操作
📋 核心要点
- 现有的连续机器人在缺乏外部视觉系统时，难以准确估计其配置，导致操作精度不足。
- 本文提出了一种结合IMU和磁场的嵌入式姿态感知框架，旨在实现无外部摄像头的实时姿态估计。
- 实验结果表明，该方法在闭环控制中有效保持末端执行器位置，更新频率达到16.7Hz，提升了操作的实时性和准确性。
📝 摘要（中文）
连续机器人因其固有的柔性和适应复杂环境的能力，适合进行温和的操作。然而，其连续可变形的结构使得在缺乏外部视觉系统的情况下，准确的配置估计变得具有挑战性。本文提出了一种嵌入式姿态感知框架，结合了惯性测量单元（IMU）和主动磁场，以在不依赖外部摄像头的情况下估计机器人配置。通过融合IMU的角度测量和磁场参考，改善了局部方向估计并减少了操作过程中的累积方向误差。该姿态感知方案实现了16.7Hz的更新频率，提供实时反馈。实验验证表明，该系统能够在与物体交互时，通过闭环控制保持末端执行器在期望位置，展示了分布式磁惯性传感在连续机器人实时姿态估计和闭环控制中的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决连续机器人在缺乏外部视觉系统时的姿态估计问题，现有方法在动态环境中容易出现定位误差，影响操作精度。
核心思路：通过结合惯性测量单元（IMU）和主动磁场，提出了一种新的姿态感知方案，利用IMU的角度测量与磁场参考进行融合，以提高方向估计的准确性并减少误差累积。
技术框架：该方法的整体架构包括IMU数据采集模块、磁场感知模块和数据融合模块。IMU负责实时获取角度信息，磁场模块提供位置参考，数据融合模块则实现两者的有效结合。
关键创新：本研究的创新点在于将磁场与IMU数据融合，形成了一种新颖的姿态估计方法，克服了传统视觉依赖方法的局限性，具备更强的适应性和实时性。
关键设计：在参数设置上，系统实现了16.7Hz的更新频率，确保实时反馈；采用了优化的融合算法，以降低方向误差的累积，并通过闭环控制验证了系统的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的姿态估计方法在闭环控制中有效保持末端执行器位置，更新频率达到16.7Hz，显著提升了操作的实时性和准确性，展示了分布式磁惯性传感的应用潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗机器人、服务机器人和工业自动化等场景，能够在复杂和动态环境中实现高效的操作与控制。未来，该技术有望推动连续机器人在更多实际应用中的普及，提升其智能化水平。
📄 摘要（原文）
Continuum robots are well suited for gentle manipulation because of their inherent compliance and ability to adapt to complex environments. However, their continuously deformable structure makes accurate configuration estimation challenging, particularly when external vision systems are unavailable or obstructed. In this work, we present an embedded pose sensing framework that combines inertial measurement units (IMUs) and active magnetic fields to estimate the robot configuration without relying on external cameras. The angular measurements from the IMU and magnetic-field references are fused to improve local orientation estimation and reduce accumulated orientation error during operation. This pose sensing scheme achieves an update rate of 16.7~Hz, allowing real-time feedback. The proposed system is experimentally validated through closed-loop control, where the estimated robot configuration is used to maintain the end-effector at a desired position while interacting with an object. These results demonstrate the potential of distributed magnetic--inertial sensing for real-time pose estimation and closed-loop control of continuum robots.