HARMONIOUS -- Human-like reactive motion control and multimodal perception for humanoid robots
作者: Jakub Rozlivek, Alessandro Roncone, Ugo Pattacini, Matej Hoffmann
分类: cs.RO
发布日期: 2023-12-05 (更新: 2024-12-10)
备注: 14 pages, 7 figures
💡 一句话要点
HARMONIOUS：类人机器人的人性化反应式运动控制与多模态感知
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人形机器人 运动控制 多模态感知 人机交互 二次规划
📋 核心要点
- 现有方法难以同时控制人形机器人的大量自由度，并兼顾动态障碍物和人机交互安全。
- 该论文提出一种新的反应式运动控制器，通过二次规划优化关节速度，并统一处理视觉、触觉等多模态障碍物信息。
- 实验验证表明，该控制器使机器人具备全身视觉触觉感知能力，并能生成类似人类的平滑运动轨迹。
📝 摘要（中文）
为了使人形机器人在人群环境中安全有效地运行，如何控制大量自由度(DoF)，同时考虑动态障碍物和人类接近度的问题尚未解决。本文提出了一种新的反应式运动控制器，可以控制人形机器人的双臂和三个躯干关节（总共17个自由度）。该控制器构建了一个二次规划问题，寻求满足多个约束的关节速度指令，同时最小化速度的大小。我们引入了一种新的统一方法来处理障碍物，以分布式的方式将视觉、接近（预碰撞）和触觉（后碰撞）障碍物动态地映射为运动控制器的附加约束，分布在iCub机器人上身的表面（具有2000个压力敏感感受器）。这产生了一个受生物学启发的控制器，它：（i）使机器人具有全身视觉触觉感知能力，类似于周围个人空间表示，并且（ii）产生类似人类的最小加加速度运动曲线。该控制器经过了广泛的实验验证，包括人机交互场景。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人形机器人运动控制方法难以同时处理高自由度、动态环境和人机交互安全问题。特别是在人群环境中，需要同时考虑避障、保持平衡和与人进行安全互动，这给运动控制带来了巨大的挑战。现有的方法往往难以在保证安全性的前提下，实现流畅自然的运动。
核心思路：本文的核心思路是将来自视觉、触觉和接近传感器的信息统一建模为运动控制器的约束条件。通过二次规划求解满足这些约束的关节速度，从而实现反应式的避障和人机交互。这种方法借鉴了生物的感知和运动控制机制，力求使机器人能够像人类一样自然地应对复杂环境。
技术框架：该方法的核心是一个二次规划求解器，它接收来自视觉、接近和触觉传感器的信息，并将这些信息转化为运动控制器的约束条件。具体来说，视觉信息用于检测动态障碍物，接近传感器用于预判碰撞风险，触觉传感器用于感知实际碰撞。这些信息被映射到机器人上身的表面，形成一个分布式的感知网络。二次规划求解器根据这些约束，计算出满足要求的关节速度，从而控制机器人的运动。
关键创新：该方法最重要的创新在于统一处理了视觉、接近和触觉等多模态的障碍物信息。以往的方法往往只考虑单一模态的信息，或者简单地将不同模态的信息进行融合。本文的方法通过将不同模态的信息统一建模为运动控制器的约束条件，实现了更鲁棒和灵活的避障和人机交互。
关键设计：该方法的关键设计包括：(1) 使用二次规划求解器来优化关节速度，以保证运动的平滑性和效率；(2) 将视觉、接近和触觉信息映射到机器人上身的表面，形成一个分布式的感知网络；(3) 设计合适的约束条件，以保证避障和人机交互的安全性。
📊 实验亮点
实验结果表明，该控制器能够使iCub机器人有效地避开动态障碍物，并与人类进行安全的物理交互。通过压力传感器反馈，机器人能够感知到与人类的接触，并及时调整运动轨迹，避免造成伤害。此外，该控制器还能够生成类似人类的最小加加速度运动曲线，使得机器人的运动更加自然流畅。实验验证了该控制器在实际场景中的可行性和有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人形机器人在复杂环境中的自主导航、人机协作、康复训练等领域。例如，在养老院中，机器人可以利用该技术安全地为老年人提供服务；在工厂中，机器人可以与工人协同完成任务，提高生产效率；在康复中心，机器人可以辅助患者进行康复训练，提高康复效果。该技术有望推动人形机器人在实际场景中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
For safe and effective operation of humanoid robots in human-populated environments, the problem of commanding a large number of Degrees of Freedom (DoF) while simultaneously considering dynamic obstacles and human proximity has still not been solved. We present a new reactive motion controller that commands two arms of a humanoid robot and three torso joints (17 DoF in total). We formulate a quadratic program that seeks joint velocity commands respecting multiple constraints while minimizing the magnitude of the velocities. We introduce a new unified treatment of obstacles that dynamically maps visual and proximity (pre-collision) and tactile (post-collision) obstacles as additional constraints to the motion controller, in a distributed fashion over the surface of the upper body of the iCub robot (with 2000 pressure-sensitive receptors). This results in a bio-inspired controller that: (i) gives rise to a robot with whole-body visuo-tactile awareness, resembling peripersonal space representations, and (ii) produces human-like minimum jerk movement profiles. The controller was extensively experimentally validated, including a physical human-robot interaction scenario.