Multi-layered Safety of Redundant Robot Manipulators via Task-oriented Planning and Control
作者: Xinyu Jia, Wenxin Wang, Jun Yang, Yongping Pan, Haoyong Yu
分类: cs.RO
发布日期: 2024-10-23 (更新: 2025-03-30)
备注: 7 pages, 8 figures, accepted by IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025
💡 一句话要点
提出面向任务的多层安全冗余机器人操作臂规划与控制框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 冗余机器人 安全控制 模型预测控制 碰撞响应 轨迹规划
📋 核心要点
- 现有方法难以在不确定环境中兼顾冗余机器人操作臂的安全性和任务效率。
- 提出一种面向任务的规划与控制框架，利用MPC进行轨迹规划，并设计扭矩控制器实现安全碰撞响应。
- 通过仿真和真实机器人实验，验证了该框架在处理不确定障碍物和抗扰动方面的有效性。
📝 摘要（中文）
为了促进机器人操作臂在开放工作空间中的应用，确保安全性至关重要。传感器误差或不可预测的碰撞等因素使得环境充满不确定性。本文研究了冗余机器人操作臂中这些潜在的安全挑战，并提出了一种面向任务的规划和控制框架，以在保持高效任务执行的同时实现多层安全。我们的方法主要包括两个部分：一个基于多重打靶模型预测控制（MPC）的任务导向轨迹规划器，以及一个仅使用本体感受数据即可实现安全高效碰撞响应的扭矩控制器。通过大量的仿真和真实硬件实验，我们证明了所提出的框架可以有效地处理不确定的静态或动态障碍物，并在发生意外接触时执行抗扰动操作任务。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决冗余机器人操作臂在复杂、不确定环境中安全高效地执行任务的问题。现有方法通常难以同时兼顾安全性（例如，避免碰撞）和任务效率（例如，快速准确地完成操作）。传感器噪声、环境变化以及意外碰撞都会对机器人的安全构成威胁。
核心思路：论文的核心思路是将任务导向的轨迹规划与安全碰撞响应的扭矩控制相结合，形成一个多层安全保障体系。通过预测控制（MPC）在规划阶段主动避免碰撞，并在实际执行过程中，利用扭矩控制器对意外碰撞做出快速响应，从而保证机器人的安全。冗余自由度被用于优化性能和避障。
技术框架：该框架包含两个主要模块：1) 任务导向的轨迹规划器：使用多重打靶模型预测控制（MPC）方法，根据任务目标和环境约束（包括避障），生成优化的机器人轨迹。2) 安全碰撞响应的扭矩控制器：基于本体感受数据（例如，关节角度、速度、扭矩）估计外部碰撞力，并调整机器人的运动，以减轻碰撞影响，避免潜在的损害。这两个模块协同工作，共同保障机器人的安全。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将任务导向的轨迹规划与安全碰撞响应的扭矩控制有机结合，形成一个闭环的安全控制系统。传统的安全方法通常只关注规划阶段的避障，而忽略了执行阶段的意外情况。该方法通过扭矩控制器对意外碰撞进行实时响应，从而提高了机器人的安全性。此外，该方法仅使用本体感受数据进行碰撞检测和响应，无需额外的外部传感器，降低了成本和复杂性。
关键设计：在轨迹规划器中，使用了多重打靶法来提高MPC的计算效率和鲁棒性。在扭矩控制器中，设计了一个基于阻抗控制的策略，根据估计的外部碰撞力调整机器人的关节扭矩。具体参数设置包括MPC的预测步长、控制周期，以及阻抗控制器的阻抗参数等。损失函数的设计需要平衡任务完成的精度和安全性，例如，可以加入惩罚碰撞的项。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过仿真实验，验证了该框架在处理静态和动态障碍物时的有效性，机器人能够成功避开障碍物并完成任务。在真实机器人实验中，展示了该框架在发生意外碰撞时能够快速响应，减轻碰撞影响，并保持机器人的稳定。实验结果表明，该方法能够显著提高冗余机器人操作臂在不确定环境中的安全性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业机器人、服务机器人等领域，尤其适用于人机协作的场景。例如，在智能制造中，机器人可以在复杂环境中安全地执行装配、搬运等任务。在医疗领域，机器人可以辅助医生进行手术操作，提高手术的精度和安全性。此外，该方法还可以应用于灾难救援、空间探索等高风险领域。
📄 摘要（原文）
Ensuring safety is crucial to promote the application of robot manipulators in open workspaces. Factors such as sensor errors or unpredictable collisions make the environment full of uncertainties. In this work, we investigate these potential safety challenges on redundant robot manipulators, and propose a task-oriented planning and control framework to achieve multi-layered safety while maintaining efficient task execution. Our approach consists of two main parts: a task-oriented trajectory planner based on multiple-shooting model predictive control (MPC) method, and a torque controller that allows safe and efficient collision reaction using only proprioceptive data. Through extensive simulations and real-hardware experiments, we demonstrate that the proposed framework can effectively handle uncertain static or dynamic obstacles, and perform disturbance resistance in manipulation tasks when unforeseen contacts occur.