Image-Based Roadmaps for Vision-Only Planning and Control of Robotic Manipulators
作者: Sreejani Chatterjee, Abhinav Gandhi, Berk Calli, Constantinos Chamzas
分类: cs.RO
发布日期: 2025-02-26 (更新: 2025-07-02)
💡 一句话要点
提出基于图像的机器人操作臂运动规划方法，无需显式模型和关节编码器
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人运动规划 视觉伺服控制 图像空间路线图 无模型控制 机器人操作臂
📋 核心要点
- 现有机器人运动规划依赖精确的机器人模型和关节编码器，成本高且易受误差累积影响。
- 该论文提出一种基于图像空间的运动规划方法，直接在图像空间构建路线图，无需显式机器人模型。
- 实验结果表明，基于学习距离的路线图在控制收敛方面达到100%成功率，验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种机器人操作臂的运动规划框架，该框架直接在图像空间中计算无碰撞路径。生成的路径可以使用基于视觉的控制进行跟踪，从而无需显式的机器人模型或本体感受传感。该方法的核心是在图像空间中构建一个完整的路线图。为了实现这一点，我们明确地定义了基于视觉特征而不是几何模型的采样、最近邻选择和碰撞检测。我们首先通过在工作空间内移动机器人来收集一组图像空间样本，并在不同配置下捕获其身体上的关键点。这些样本作为路线图中的节点，我们使用学习的或预定义的距离度量来构建路线图。在运行时，路线图直接在图像空间中生成无碰撞路径，从而无需机器人模型或关节编码器。我们通过实验研究验证了该方法，其中机器人手臂使用自适应的基于视觉的控制方案来跟踪计划的路径以避开障碍物。结果表明，使用学习距离路线图生成的路径在控制收敛方面实现了 100% 的成功率，而预定义的图像空间距离路线图实现了更快的瞬态响应，但在收敛方面的成功率较低。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作臂的运动规划方法通常依赖于精确的机器人模型和关节编码器信息。这些方法不仅需要对机器人进行精确标定，而且容易受到传感器噪声和模型误差的累积影响，从而导致规划的路径不准确或无法执行。此外，对于环境变化或未建模的障碍物，传统方法的鲁棒性较差。
核心思路：该论文的核心思路是完全在图像空间中进行运动规划，避免对机器人进行显式建模。通过直接利用视觉信息来表示机器人的状态和环境，可以减少对精确标定的依赖，并提高对环境变化的适应性。这种方法的核心在于构建一个基于图像特征的路线图，其中节点代表机器人在不同配置下的图像，边代表图像之间的相似性或可达性。
技术框架：该方法的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 图像空间采样：通过在机器人的工作空间内随机或按照一定策略移动机器人，并捕获其在不同配置下的图像。在图像中提取关键点作为视觉特征。2) 路线图构建：将采样得到的图像作为路线图的节点，并使用学习的或预定义的距离度量来衡量节点之间的相似性。根据相似性构建路线图的边，形成一个图结构。3) 路径规划：在构建好的路线图上，使用搜索算法（如A算法）找到从起始图像到目标图像的最优路径。4) 视觉伺服控制*：使用基于视觉的控制方法，根据规划的图像路径，控制机器人运动，使其逐步达到目标配置。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于完全基于图像空间构建路线图，从而避免了对机器人进行显式建模。与传统的基于几何模型的运动规划方法相比，该方法更加灵活和鲁棒，能够适应环境变化和未建模的障碍物。此外，该方法还探索了使用学习的距离度量来提高路线图的性能。
关键设计：在路线图构建过程中，关键的设计包括：1) 图像特征提取：使用SIFT、SURF等算法提取图像的关键点作为视觉特征。2) 距离度量：可以使用预定义的图像空间距离（如欧氏距离）或学习的距离度量（如通过深度学习网络学习的特征嵌入）。3) 路线图连接策略：可以使用k-近邻算法或半径近邻算法来确定节点之间的连接关系。4) 视觉伺服控制：使用基于图像的视觉伺服控制方法，根据规划的图像路径，控制机器人运动。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用学习距离路线图生成的路径在控制收敛方面实现了 100% 的成功率，显著优于使用预定义图像空间距离路线图的方法。这表明学习的距离度量能够更好地捕捉图像之间的相似性，从而提高运动规划的性能。此外，预定义的图像空间距离路线图虽然收敛成功率较低，但实现了更快的瞬态响应。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化装配、物体抓取、机器人辅助手术等领域。通过视觉信息直接进行运动规划和控制，降低了对机器人模型精确度的要求，提高了系统的鲁棒性和适应性。未来可进一步扩展到复杂环境下的多机器人协作和动态避障。
📄 摘要（原文）
This work presents a motion planning framework for robotic manipulators that computes collision-free paths directly in image space. The generated paths can then be tracked using vision-based control, eliminating the need for an explicit robot model or proprioceptive sensing. At the core of our approach is the construction of a roadmap entirely in image space. To achieve this, we explicitly define sampling, nearest-neighbor selection, and collision checking based on visual features rather than geometric models. We first collect a set of image-space samples by moving the robot within its workspace, capturing keypoints along its body at different configurations. These samples serve as nodes in the roadmap, which we construct using either learned or predefined distance metrics. At runtime, the roadmap generates collision-free paths directly in image space, removing the need for a robot model or joint encoders. We validate our approach through an experimental study in which a robotic arm follows planned paths using an adaptive vision-based control scheme to avoid obstacles. The results show that paths generated with the learned-distance roadmap achieved 100% success in control convergence, whereas the predefined image-space distance roadmap enabled faster transient responses but had a lower success rate in convergence.