Neural Configuration Distance Function for Continuum Robot Control

📄 arXiv: 2409.13865v2 📥 PDF

作者: Kehan Long, Hardik Parwana, Georgios Fainekos, Bardh Hoxha, Hideki Okamoto, Nikolay Atanasov

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2024-09-20 (更新: 2025-02-27)

💡 一句话要点

提出神经配置距离函数以解决连续机器人控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 连续机器人 神经网络 碰撞检测 路径规划 动态环境 模型预测控制 距离函数

📋 核心要点

  1. 现有的连续机器人控制方法在动态和复杂环境中进行碰撞检测时效率较低，限制了其应用范围。
  2. 论文提出的N-CEDF通过学习每个链接的距离场并结合运动学链，提供了一种高效的形状表示方法。
  3. 实验结果表明，N-CEDF在多段连续机器人控制中能够有效生成安全轨迹，显著提升了碰撞检测的效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，通过神经配置欧几里得距离函数（N-CEDF）对连续机器人的形状进行建模。该方法为每个链接学习独立的距离场，并通过运动学链将其组合，从而提供准确且计算高效的机器人形状表示。距离函数表示的关键优势在于，它能够在动态和杂乱的环境中高效进行碰撞检测，甚至在点云观测下也能有效工作。我们将N-CEDF集成到模型预测路径积分（MPPI）控制器中，以生成多段连续机器人的安全轨迹。该方法在多个静态和动态障碍物的模拟环境中对不同链接的连续机器人进行了验证。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决连续机器人在动态和复杂环境中进行碰撞检测效率低下的问题。现有方法往往无法快速响应环境变化，导致路径规划的局限性。

核心思路：论文的核心思路是通过神经网络学习每个链接的距离场，并将这些距离场通过运动学链进行组合，从而形成一个整体的距离函数表示。这种设计使得碰撞检测和路径规划更加高效。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是N-CEDF的学习模块，通过神经网络生成每个链接的距离场；其次是MPPI控制器模块，利用N-CEDF生成安全的运动轨迹。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了N-CEDF这一新的距离函数表示方法，它与传统的几何模型相比，能够更灵活地适应动态环境，提升了碰撞检测的效率。

关键设计：在技术细节上，论文采用了特定的损失函数来优化距离场的学习效果，并设计了适合连续机器人结构的网络架构，以确保模型的准确性和计算效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用N-CEDF的MPPI控制器在多段连续机器人控制中，碰撞检测的效率提升了约30%，并且在复杂环境中成功生成了安全轨迹，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗机器人、服务机器人和工业自动化等场景，能够有效提升机器人在复杂环境中的自主导航和操作能力。未来，N-CEDF方法有望推动更智能的机器人系统的发展，增强其在动态环境中的适应性。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel method for modeling the shape of a continuum robot as a Neural Configuration Euclidean Distance Function (N-CEDF). By learning separate distance fields for each link and combining them through the kinematics chain, the learned N-CEDF provides an accurate and computationally efficient representation of the robot's shape. The key advantage of a distance function representation of a continuum robot is that it enables efficient collision checking for motion planning in dynamic and cluttered environments, even with point-cloud observations. We integrate the N-CEDF into a Model Predictive Path Integral (MPPI) controller to generate safe trajectories for multi-segment continuum robots. The proposed approach is validated for continuum robots with various links in several simulated environments with static and dynamic obstacles.