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Fault-Tolerant Six-DoF Pose Estimation for Tendon-Driven Continuum Mechanisms

Raffin, Antonin und Deutschmann, Bastian und Stulp, Freek (2021) Fault-Tolerant Six-DoF Pose Estimation for Tendon-Driven Continuum Mechanisms. Frontiers in Robotics and AI, 8. Frontiers Media S.A. doi: 10.3389/frobt.2021.619238. ISSN 2296-9144.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
1MB

Offizielle URL: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2021.619238/full

Kurzfassung

We propose a fault-tolerant estimation technique for the six-DoF pose of a tendon-driven continuum mechanisms using machine learning. In contrast to previous estimation techniques, no deformation model is required, and the pose prediction is rather performed with polynomial regression. As only a few datapoints are required for the regression, several estimators are trained with structured occlusions of the available sensor information, and clustered into ensembles based on the available sensors. By computing the variance of one ensemble, the uncertainty in the prediction is monitored and, if the variance is above a threshold, sensor loss is detected and handled. Experiments on the humanoid neck of the DLR robot DAVID, demonstrate that the accuracy of the predicted pose is significantly improved, and a reliable prediction can still be performed using only 3 out of 8 sensors.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/142797/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Fault-Tolerant Six-DoF Pose Estimation for Tendon-Driven Continuum Mechanisms
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Raffin, AntoninAntonin.Raffin (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6036-6950NICHT SPEZIFIZIERT
Deutschmann, BastianBastian.Deutschmann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9139-5719NICHT SPEZIFIZIERT
Stulp, FreekFreek.Stulp (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:April 2021
Erschienen in:Frontiers in Robotics and AI
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:8
DOI:10.3389/frobt.2021.619238
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Thuruthel, Thomas GeorgeNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Frontiers Media S.A
Name der Reihe:Soft Robotics
ISSN:2296-9144
Status:veröffentlicht
Stichwörter:pose estimation, fault-tolerant, data-driven, machine learning, continuum mechanism
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Autonome, lernende Roboter [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Kognitive Robotik
Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Raffin, Antonin
Hinterlegt am:28 Jun 2021 09:50
Letzte Änderung:23 Okt 2023 09:49

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