对角支撑是四足机器人复杂动态以及线性行走必备的一种状态.然而,目前鲜有有效的状态估计算法,无法支撑相应控制策略.为此,提出一种融合惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)和运动学约束的状态估计算法.首先,针对对角支撑状...对角支撑是四足机器人复杂动态以及线性行走必备的一种状态.然而,目前鲜有有效的状态估计算法,无法支撑相应控制策略.为此,提出一种融合惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)和运动学约束的状态估计算法.首先,针对对角支撑状态下运动学模型欠约束带来的位姿估计难题,通过分解机身坐标系到参考坐标系的变换矩阵,简化运动学方程,并利用IMU提供的可信俯仰和横滚角测量值,推导获得其余4个位姿量的解析式;然后,进一步基于腿部微分运动学和IMU提供的俯仰和横滚角速率,结合位姿量的导数获得线速度和偏航角速率的解析式;最后,通过仿真分析验证所提出算法的有效性.实验结果表明:位姿估计值准确、无漂移,偏航角速率和线速度的均方根误差分别小于2 deg/s和9 mm/s,优于现有算法且满足实际控制需求.展开更多
