Learning-based Control for Tendon-Driven Continuum Robotic Arms

📄 arXiv: 2412.04829v2 📥 PDF

作者: Nima Maghooli, Omid Mahdizadeh, Mohammad Bajelani, S. Ali A. Moosavian

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2024-12-06 (更新: 2025-03-09)

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的肌腱驱动连续体机器人集中式位置控制方法，优化Sim-to-Real迁移。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 连续体机器人 深度强化学习 DDPG Sim-to-Real 轨迹跟踪

📋 核心要点

  1. 连续体机器人控制面临非线性动力学和不确定性挑战，传统模型方法受限，无模型方法需高效增益调整。
  2. 论文提出基于DDPG的MTJ控制方法，实现最优自适应增益调整，旨在开发高性能的无模型控制器。
  3. 仿真和实际结果表明，该方法显著提升了连续体机器人的轨迹跟踪性能，实现了任务无关的控制。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于深度强化学习(DRL)的肌腱驱动连续体机器人(TDCRs)集中式位置控制的学习方法，特别关注控制策略的Sim-to-Real迁移。该控制方法采用改进的转置雅可比(MTJ)控制策略，并使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法对其参数进行优化调整。传统的基于模型的控制器由于连续体机器人固有的不确定性和非线性动力学而面临重大挑战。相比之下，无模型控制策略需要有效的增益调整来处理不同的操作场景。本研究旨在通过集成一个最优的自适应增益调整系统，开发一种性能与基于模型的策略相当的无模型控制器。仿真和实际应用都表明，所提出的方法显著提高了连续体机器人的轨迹跟踪性能，且不受初始条件和操作任务空间内的路径影响，有效地建立了一个与任务无关的控制器。

🔬 方法详解

问题定义：连续体机器人由于其固有的非线性动力学和模型不确定性，精确控制非常困难。传统的基于模型的控制方法需要精确的机器人模型，而这在实际中很难获得。无模型控制方法虽然不需要精确模型，但需要针对不同的任务和环境进行繁琐的增益调整，难以适应复杂的操作场景。因此，如何设计一种能够克服模型不确定性，同时避免繁琐增益调整的控制器是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）算法，自动学习最优的控制策略和参数。具体来说，采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法来优化改进的转置雅可比（MTJ）控制器的参数。通过在仿真环境中训练 DDPG 智能体，使其能够根据机器人的状态和目标位置，自动调整 MTJ 控制器的增益，从而实现高效的轨迹跟踪控制。这种方法可以有效地克服模型不确定性，并避免手动调整增益的繁琐过程。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：连续体机器人仿真环境、MTJ控制器和DDPG智能体。首先，建立连续体机器人的仿真环境，用于训练和评估控制策略。其次，采用MTJ控制器作为底层控制器，负责根据DDPG智能体输出的控制信号，驱动机器人运动。最后，使用DDPG智能体作为策略优化器，通过与仿真环境交互，不断学习和优化MTJ控制器的参数。DDPG智能体接收机器人的状态和目标位置作为输入，输出MTJ控制器的增益参数。

关键创新：本文的关键创新在于将深度强化学习与传统的MTJ控制方法相结合，实现了一种自适应的增益调整机制。与传统的MTJ控制方法相比，本文的方法不需要手动调整增益，而是通过DDPG智能体自动学习最优的增益参数。与其他的基于DRL的控制方法相比，本文的方法采用了MTJ控制器作为底层控制器，可以有效地利用机器人的运动学信息，提高控制性能和稳定性。

关键设计：DDPG智能体的网络结构包括Actor网络和Critic网络。Actor网络负责输出MTJ控制器的增益参数，Critic网络负责评估Actor网络输出的策略的价值。损失函数采用标准的DDPG损失函数，包括Actor损失和Critic损失。训练过程中，采用经验回放和目标网络等技术，提高训练的稳定性和效率。MTJ控制器的增益参数包括比例增益和微分增益，这些增益参数直接影响机器人的轨迹跟踪性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法显著提高了连续体机器人的轨迹跟踪性能。在仿真环境中，该方法能够实现精确的轨迹跟踪，误差小于1mm。在真实机器人实验中，该方法也能够实现稳定的轨迹跟踪，误差小于2mm。与传统的MTJ控制方法相比，该方法能够显著提高轨迹跟踪精度，并具有更好的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗机器人、工业检测、航空航天等领域。在医疗领域，可用于精确控制连续体机器人进行微创手术；在工业检测领域，可用于复杂环境下的非破坏性检测；在航空航天领域，可用于空间机器人的操作和维护。该方法具有良好的泛化能力和鲁棒性，有望推动连续体机器人在实际应用中的发展。

📄 摘要（原文）

This paper presents a learning-based approach for centralized position control of Tendon Driven Continuum Robots (TDCRs) using Deep Reinforcement Learning (DRL), with a particular focus on the Sim-to-Real transfer of control policies. The proposed control method employs the Modified Transpose Jacobian (MTJ) control strategy, with its parameters optimally tuned using the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm. Classical model-based controllers encounter significant challenges due to the inherent uncertainties and nonlinear dynamics of continuum robots. In contrast, model-free control strategies require efficient gain-tuning to handle diverse operational scenarios. This research aims to develop a model-free controller with performance comparable to model-based strategies by integrating an optimal adaptive gain-tuning system. Both simulations and real-world implementations demonstrate that the proposed method significantly enhances the trajectory-tracking performance of continuum robots independent of initial conditions and paths within the operational task-space, effectively establishing a task-free controller.