Remote Manipulation of Multiple Objects with Airflow Field Using Model-Based Learning Control

📄 arXiv: 2412.03254v2 📥 PDF

作者: Artur Kopitca, Shahriar Haeri, Quan Zhou

分类: cs.RO

发布日期: 2024-12-04 (更新: 2025-05-15)

备注: 8 pages, 7 figures

期刊: IEEE/ASME Transactions on Mechatronics Volume: 30, Issue: 4, Aug. 2025

DOI: 10.1109/TMECH.2025.3568856

💡 一句话要点

提出基于模型的学习控制方法，利用气流场实现多物体远程操控

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 气流操控 远程操作 模型预测控制 系统辨识 多物体控制

📋 核心要点

  1. 远程操控中，气流操控具有潜力，但精确预测气流场和物体运动轨迹面临非线性和随机性挑战。
  2. 提出一种基于模型的学习控制方法，结合气流场解析模型、学习的物体动力学和模型预测控制。
  3. 实验证明，该方法能有效控制单个和多个物体，完成路径跟踪、聚集和排序等任务，操控距离达米级。

📝 摘要（中文）

非接触式操控是机器人领域中一种很有前景的方法，它在科学和工业领域都有广泛的应用。在已提出的方法中，气流因其能够远距离投射以及在驱动不同材料、尺寸和形状的物体方面的灵活性而脱颖而出。然而，由于气流场的非线性和随机性，预测远距离的气流场以及物体在其中的运动仍然极具挑战性。本文提出了一种基于模型的学习方法，该方法使用射流引起的气流场在表面上进行远程多物体操控。我们的方法结合了气流场的解析模型、学习到的物体动力学和一个基于模型的控制器。该模型预测了指定射流方向下无限表面上的空气速度场，而物体动力学则通过鲁棒的系统辨识算法学习。使用基于模型的控制器，我们可以在米级距离上自动且远程地控制单个和多个物体的运动，以完成不同的任务，例如路径跟踪、聚集和排序。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决利用气流场进行远程多物体精确操控的问题。现有方法难以准确预测气流场和物体运动，主要痛点在于气流场的非线性和随机性，以及物体动力学建模的复杂性。这导致难以实现稳定和精确的远程操控。

核心思路：论文的核心思路是结合气流场的解析模型和学习到的物体动力学，构建一个基于模型的控制器。通过解析模型预测气流场，利用系统辨识算法学习物体动力学，从而提高对物体运动的预测精度，实现精确控制。这种方法结合了先验知识和数据驱动的学习，能够更好地应对气流场的复杂性。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 气流场建模：使用解析模型预测指定射流方向下的空气速度场。2) 物体动力学学习：通过鲁棒的系统辨识算法学习物体在气流场中的运动规律。3) 基于模型的控制器：利用气流场模型和物体动力学模型，设计控制器实现对单个或多个物体的运动控制，完成特定任务。

关键创新：最重要的创新点在于结合了气流场的解析模型和学习到的物体动力学。与完全依赖数据驱动的方法相比，该方法利用了气流场的物理先验知识，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。与完全依赖解析模型的方法相比，该方法通过学习物体动力学，能够更好地适应不同物体和环境的变化。

关键设计：气流场模型基于已知的物理方程，关键在于参数的标定。物体动力学学习采用鲁棒的系统辨识算法，例如最小二乘法或卡尔曼滤波，以应对噪声和不确定性。控制器设计采用模型预测控制（MPC），通过优化控制序列，实现对物体运动的精确控制。损失函数通常包括位置误差和控制力度的惩罚项。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够成功实现单个和多个物体的远程操控，完成路径跟踪、聚集和排序等任务。在路径跟踪任务中，物体能够精确地沿着预定轨迹运动，误差控制在可接受范围内。与其他控制方法相比，该方法具有更高的稳定性和精度，尤其是在存在干扰的情况下。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化装配、微纳操作、危险环境下的物体操控等领域。例如，在无菌环境下进行药物分拣，或在放射性环境中进行物体清理。未来，结合视觉反馈和更复杂的控制算法，有望实现更智能、更灵活的远程操控系统，扩展应用范围。

📄 摘要（原文）

Non-contact manipulation is a promising methodology in robotics, offering a wide range of scientific and industrial applications. Among the proposed approaches, airflow stands out for its ability to project across considerable distances and its flexibility in actuating objects of varying materials, sizes, and shapes. However, predicting airflow fields at a distance-and the motion of objects within them-remains notoriously challenging due to their nonlinear and stochastic nature. Here, we propose a model-based learning approach using a jet-induced airflow field for remote multi-object manipulation on a surface. Our approach incorporates an analytical model of the field, learned object dynamics, and a model-based controller. The model predicts an air velocity field over an infinite surface for a specified jet orientation, while the object dynamics are learned through a robust system identification algorithm. Using the model-based controller, we can automatically and remotely, at meter-scale distances, control the motion of single and multiple objects for different tasks, such as path-following, aggregating, and sorting.