EHC-MM: Embodied Holistic Control for Mobile Manipulation

📄 arXiv: 2409.08527v2 📥 PDF

作者: Jiawen Wang, Yixiang Jin, Jun Shi, Yong A, Dingzhe Li, Fuchun Sun, Dingsheng Luo, Bin Fang

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-13 (更新: 2025-03-12)

备注: accepted by ICRA2025

💡 一句话要点

EHC-MM：提出具身整体控制方法，提升移动操作机器人效率与成功率

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 移动操作 具身控制 整体控制 二次规划 机器人 伺服控制 DMCG原则

📋 核心要点

  1. 移动操作机器人需要协调底盘、机械臂和摄像头，现有方法难以有效平衡移动和操作，导致效率低下。
  2. EHC-MM通过引入具身函数sig(w)，将DMCG原则转化为QP问题，动态调整移动和操作的权重，实现整体控制。
  3. 实验结果表明，EHC-MM在真实场景中成功率达到95.6%，时间效率提升52.8%，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于移动操作的具身整体控制方法（EHC-MM）。移动操作通常需要底盘的移动性、机械臂的精确操作以及摄像头的感知能力。远距离移动，近距离抓取的原则（DMCG）对于整体控制至关重要。EHC-MM通过具身函数sig(w)实现，将DMCG原则形式化为一个二次规划（QP）问题，sig(w)根据机器人的状态和环境动态平衡机器人在移动和操作之间的侧重。此外，本文还提出了基于监控位置的伺服（MPBS）与sig(w)结合，实现在操作过程中跟踪目标。这种方法实现了机器人底盘、机械臂和摄像头之间的协调控制，提高了任务效率。通过大量的仿真和真实世界实验，该方法显著提高了移动操作任务的成功率和效率，在真实场景中实现了95.6%的成功率，时间效率提高了52.8%。

🔬 方法详解

问题定义：移动操作机器人需要同时控制底盘的移动、机械臂的操作以及摄像头的感知，以完成复杂的任务。现有的方法通常难以有效地协调这三个部分，尤其是在需要在移动过程中进行精确操作的场景下。一个关键的挑战是如何在“远距离移动”和“近距离抓取”之间进行平衡，即何时应该优先考虑移动到目标附近，何时应该优先考虑精确地操作目标。现有的方法要么是分别控制各个部分，要么是简单地将它们组合在一起，缺乏一种整体的、动态的控制策略。

核心思路：本文的核心思路是将“远距离移动，近距离抓取”（DMCG）原则形式化为一个优化问题，并引入一个具身函数sig(w)来动态地平衡移动和操作之间的权重。sig(w)函数根据机器人的当前状态和环境信息，自适应地调整机器人对移动和操作的侧重程度。通过这种方式，机器人可以根据实际情况灵活地调整其行为，从而提高任务的效率和成功率。

技术框架：EHC-MM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 感知模块：负责获取机器人的状态信息和环境信息，例如目标的位置、机器人的姿态等。2) 具身控制模块：根据感知模块的信息，利用sig(w)函数计算出移动和操作的权重，并将DMCG原则形式化为一个二次规划（QP）问题。3) 运动规划与控制模块：根据QP问题的解，生成机器人的运动轨迹，并控制底盘、机械臂和摄像头协同运动。4) 基于监控位置的伺服（MPBS）模块：在操作过程中，利用sig(w)函数和MPBS方法，实现对目标的精确跟踪。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于引入了具身函数sig(w)，并将其与DMCG原则相结合，实现了一种动态的、整体的控制策略。与现有方法相比，EHC-MM能够根据机器人的状态和环境信息，自适应地调整移动和操作的权重，从而更好地平衡移动性和操作精度。此外，MPBS方法的引入也提高了机器人在操作过程中的目标跟踪能力。

关键设计：sig(w)函数的具体形式未知，但其输入是机器人的状态和环境信息，输出是移动和操作的权重。QP问题的目标函数是最小化移动和操作的误差，约束条件包括机器人的运动学约束、环境约束等。MPBS方法利用摄像头获取的目标位置信息，通过伺服控制算法，调整机器人的姿态，从而实现对目标的精确跟踪。具体参数设置和网络结构未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EHC-MM在仿真和真实世界环境中均取得了显著的性能提升。在真实世界实验中，EHC-MM实现了95.6%的成功率，相比于其他基线方法，时间效率提高了52.8%。这些结果表明，EHC-MM能够有效地协调移动操作机器人的各个部分，提高任务的效率和成功率。

🎯 应用场景

EHC-MM具有广泛的应用前景，例如在仓库自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等领域。它可以用于完成各种复杂的移动操作任务，例如物品搬运、装配、清洁等。通过提高移动操作机器人的效率和成功率，EHC-MM可以显著降低人工成本，提高生产效率，并改善人们的生活质量。未来，EHC-MM可以进一步扩展到更复杂的环境和任务中，例如在非结构化环境中进行操作，或者与人类进行协同工作。

📄 摘要（原文）

Mobile manipulation typically entails the base for mobility, the arm for accurate manipulation, and the camera for perception. The principle of Distant Mobility, Close Grasping(DMCG) is essential for holistic control. We propose Embodied Holistic Control for Mobile Manipulation(EHC-MM) with the embodied function of sig(w): By formulating the DMCG principle as a Quadratic Programming (QP) problem, sig(w) dynamically balances the robot's emphasis between movement and manipulation with the consideration of the robot's state and environment. In addition, we propose the Monitor-Position-Based Servoing (MPBS) with sig(w), enabling the tracking of the target during the operation. This approach enables coordinated control among the robot's base, arm, and camera, enhancing task efficiency. Through extensive simulations and real-world experiments, our approach significantly improves both the success rate and efficiency of mobile manipulation tasks, achieving a 95.6% success rate in real-world scenarios and a 52.8% increase in time efficiency.