Interactive Navigation with Adaptive Non-prehensile Mobile Manipulation

📄 arXiv: 2410.13418v1 📥 PDF

作者: Cunxi Dai, Xiaohan Liu, Koushil Sreenath, Zhongyu Li, Ralph Hollis

分类: cs.RO

发布日期: 2024-10-17

备注: 7 pages, 8 figures

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基于自适应非抓取移动操作的交互式导航框架，解决未知动力学物体操作问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 交互式导航 非抓取操作 自适应动力学模型 模型预测控制 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有方法难以处理动力学未知的可移动物体，阻碍了机器人交互式导航的效率和可靠性。
  2. 提出一种自适应动力学模型，通过学习SE(2)动力学表示来预测常见室内物体的运动，并将其融入MPPI控制。
  3. 在仿真和真实环境中验证了该方法的有效性，并成功应用于动态平衡机器人Shmoobot的可移动物体导航任务。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种通过自适应非抓取移动操作进行交互式导航的框架。该过程中的一个关键挑战是处理具有未知动力学的物体，这些物体的动力学很难从视觉观察中推断出来。为了解决这个问题，我们提出了一种自适应动力学模型，用于通过学习到的SE(2)动力学表示来模拟常见的可移动室内物体。该模型被集成到模型预测路径积分（MPPI）控制中，以指导机器人的交互。此外，学习到的动力学有助于在导航绕过无法操作的物体时做出决策。我们的方法在仿真和真实场景中都得到了验证，证明了其准确表示物体动力学并有效操作各种物体的能力。我们通过在动态平衡移动机器人Shmoobot上部署所提出的框架，进一步突出了其在可移动物体导航（NAMO）任务中的成功。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决交互式导航中，机器人与动力学未知的可移动物体进行交互的问题。现有方法通常依赖于精确的物体动力学模型，但在实际场景中，这些模型往往难以获取或不准确，导致机器人操作失败或效率低下。现有方法的痛点在于对未知动力学物体的建模和控制。

核心思路：论文的核心思路是学习一个自适应的物体动力学模型，该模型能够根据机器人的交互动态地调整对物体运动的预测。通过学习SE(2)空间中的动力学表示，模型可以捕捉物体在平面上的运动规律，并用于指导机器人的操作。这种自适应性使得机器人能够处理具有未知或变化动力学的物体。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 感知模块：用于获取环境信息，包括物体的位置和形状。2) 自适应动力学模型：学习物体的SE(2)动力学表示，预测物体在机器人交互下的运动。3) 模型预测路径积分（MPPI）控制：利用学习到的动力学模型，规划机器人的运动轨迹，以实现期望的物体操作目标。4) 执行模块：控制机器人执行规划的轨迹。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了自适应的SE(2)动力学模型。与传统的基于物理模型的动力学方法不同，该模型通过学习数据来捕捉物体的运动规律，无需预先知道物体的具体参数。此外，将该模型集成到MPPI控制中，实现了对未知动力学物体的有效操作。

关键设计：论文使用高斯过程回归来学习SE(2)空间中的动力学模型。损失函数设计为预测运动与实际运动之间的差异。MPPI控制器的参数包括采样数量、控制频率和成本函数权重。成本函数用于衡量机器人与物体之间的距离、操作的平滑性和目标达成情况。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在仿真和真实环境中验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够准确预测物体的运动，并成功地将各种物体推到目标位置。此外，在动态平衡机器人Shmoobot上的实验表明，该方法能够有效地解决可移动物体导航（NAMO）问题，提升了机器人在复杂环境中的自主导航能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于家庭服务机器人、仓储物流机器人等领域，提升机器人在复杂环境中操作和导航的能力。例如，机器人可以自主整理房间，移动家具，或在仓库中搬运货物，而无需预先了解物体的详细动力学参数。该技术还有潜力应用于人机协作场景，提高协作效率和安全性。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a framework for interactive navigation through adaptive non-prehensile mobile manipulation. A key challenge in this process is handling objects with unknown dynamics, which are difficult to infer from visual observation. To address this, we propose an adaptive dynamics model for common movable indoor objects via learned SE(2) dynamics representations. This model is integrated into Model Predictive Path Integral (MPPI) control to guide the robot's interactions. Additionally, the learned dynamics help inform decision-making when navigating around objects that cannot be manipulated.Our approach is validated in both simulation and real-world scenarios, demonstrating its ability to accurately represent object dynamics and effectively manipulate various objects. We further highlight its success in the Navigation Among Movable Objects (NAMO) task by deploying the proposed framework on a dynamically balancing mobile robot, Shmoobot. Project website: https://cmushmoobot.github.io/AdaptivePushing/.