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Formulation of a new gradient descent MARG orientation algorithm: Case study on robot teleoperation

机译：一种新的梯度下降MARG定位算法的制定：机器人遥操作的案例研究

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We introduce a novel magnetic angular rate gravity (MARG) sensor fusion algorithm for inertial measurement. The new algorithm improves the popular gradient descent ('Madgwick') algorithm increasing accuracy and robustness while preserving computational efficiency. Analytic and experimental results demonstrate faster convergence for multiple variations of the algorithm through changing magnetic inclination. Furthermore, decoupling of magnetic field variance from roll and pitch estimation is proven for enhanced robustness. The algorithm is validated in a human-machine interface (HMI) case study. The case study involves hardware implementation for wearable robot teleoperation in both Virtual Reality (VR) and in real-time on a 14 degree-of-freedom (DoF) humanoid robot. The experiment fuses inertial (movement) and mechanomyography (MMG) muscle sensing to control robot arm movement and grasp simultaneously, demonstrating algorithm efficacy and capacity to interface with other physiological sensors. To our knowledge, this is the first such formulation and the first fusion of inertial measurement and MMG in HMI. We believe the new algorithm holds the potential to impact a very wide range of inertial measurement applications where full orientation necessary. Physiological sensor synthesis and hardware interface further provides a foundation for robotic teleoperation systems with necessary robustness for use in the field. (C) 2019 The Authors. Published by Elsevier Ltd.
机译：我们介绍了一种用于惯性测量的新型磁角速率重力（MARG）传感器融合算法。新算法改进了流行的梯度下降（'Madgwick'）算法，在保持计算效率的同时提高了准确性和鲁棒性。解析和实验结果表明，通过改变磁倾角，算法的多个变体可以更快地收敛。此外，事实证明，磁场变化与滚动和俯仰估计的解耦可以增强鲁棒性。该算法已在人机界面（HMI）案例研究中得到验证。该案例研究涉及在虚拟现实（VR）中和在14自由度（DoF）人形机器人上实时实现可穿戴机器人远程操作的硬件实现。该实验融合了惯性（运动）和机电工程学（MMG）的肌肉感应功能，可以控制机器人手臂的运动并同时进行抓握，证明了算法的功效和与其他生理传感器对接的能力。据我们所知，这是第一个这样的公式，也是惯性测量和HMI中MMG的首次融合。我们认为，在需要完全定向的情况下，新算法具有潜在的潜力，可以影响非常广泛的惯性测量应用。生理传感器综合和硬件接口进一步为具有必要鲁棒性的机器人远程操作系统提供了基础，以供在现场使用。 （C）2019作者。由Elsevier Ltd.发布

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