Predictive Kinematic Coordinate Control for Aerial Manipulators based on Modified Kinematics Learning

📄 arXiv: 2503.02408v1 📥 PDF

作者: Zhengzhen Li, Jiahao Shen, Mengyu Ji, Huazi Cao, Shiyu Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-04

备注: accepted by ICRA 2025

💡 一句话要点

提出基于改进运动学学习的预测运动学坐标控制方法，用于提升无人机操作精度。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 空中机械臂 运动学控制 模型预测控制 运动学学习 闭环动力学 残差学习 权重分配

📋 核心要点

  1. 现有空中机械臂控制方法缺乏对闭环动力学特性和残差的学习，导致操作精度受限。
  2. 提出一种基于学习的改进运动学模型，并结合考虑权重分配的MPC方案，协调无人机与机械臂运动。
  3. 实验结果表明，该方法在轨迹跟踪和移动目标跟踪任务中表现出色，运动学模型精度提升59.6%。

📝 摘要（中文）

本文研究了空中机械臂的运动学坐标控制问题，提出了一种预测运动学坐标控制方法。该方法包括一个基于学习的改进运动学模型和一个基于权重分配的模型预测控制（MPC）方案。与现有方法相比，该方法具有以下优点：首先，运动学模型结合了闭环动力学特性和在线残差学习，精度提高了59.6%。其次，提出了一种考虑权重分配的MPC方案，可以协调四旋翼飞行器和机械臂的运动策略，满足更多任务的需求。通过复杂的轨迹跟踪和移动目标跟踪实验验证了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：空中机械臂需要高精度操作，但现有方法通常忽略闭环动力学特性和未建模的残差，导致运动学模型精度不足，限制了操作性能。此外，如何有效协调无人机和机械臂的运动策略以适应不同任务需求也是一个挑战。

核心思路：本文的核心思路是通过学习闭环动力学特性和在线残差来改进运动学模型，提高其精度。同时，利用模型预测控制（MPC）框架，并引入权重分配机制，协调无人机和机械臂的运动，从而实现更灵活、更精确的空中操作。

技术框架：该方法主要包含两个核心模块：1) 基于学习的改进运动学模型：该模型不仅考虑了机械臂的运动学关系，还通过学习的方式融入了闭环动力学特性和在线残差，从而提高模型的准确性。2) 基于权重分配的MPC方案：该方案利用MPC的预测能力，根据任务需求动态调整无人机和机械臂的运动权重，实现二者的协同控制。整体流程为：首先，利用改进的运动学模型预测系统状态；然后，通过MPC优化控制量，并根据权重分配协调无人机和机械臂的运动；最后，执行控制指令并进行在线残差学习，不断优化运动学模型。

关键创新：该方法最重要的创新在于将闭环动力学特性和在线残差学习融入到运动学模型中，显著提高了模型的精度。此外，提出的基于权重分配的MPC方案能够灵活地协调无人机和机械臂的运动，使其能够适应更广泛的任务需求。与传统方法相比，该方法不再依赖于精确的系统建模，而是通过学习的方式来补偿模型误差，具有更强的鲁棒性和适应性。

关键设计：运动学模型通过神经网络学习闭环动力学特性和残差，损失函数可能包含预测误差和正则化项，以防止过拟合。MPC方案中的权重分配策略需要根据具体任务进行设计，例如，对于需要机械臂进行精细操作的任务，可以增加机械臂的权重，反之则增加无人机的权重。MPC的预测时域和控制时域需要根据系统的动态特性进行调整，以保证控制性能和计算效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的改进运动学模型相比于未考虑闭环动力学和残差的方法，精度提高了59.6%。在复杂的轨迹跟踪和移动目标跟踪实验中，该方法能够实现精确的运动控制，验证了其有效性。此外，通过调整MPC方案中的权重分配，可以灵活地适应不同的任务需求，展现了良好的通用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如：复杂环境下的目标抓取、高空设备的维护与维修、灾难救援中的物资输送等。通过提高空中机械臂的操作精度和灵活性，可以使其在这些领域发挥更大的作用，降低人力成本和风险，提高工作效率。未来，该技术有望进一步拓展到农业、建筑等领域，实现更智能化的空中作业。

📄 摘要（原文）

High-precision manipulation has always been a developmental goal for aerial manipulators. This paper investigates the kinematic coordinate control issue in aerial manipulators. We propose a predictive kinematic coordinate control method, which includes a learning-based modified kinematic model and a model predictive control (MPC) scheme based on weight allocation. Compared to existing methods, our proposed approach offers several attractive features. First, the kinematic model incorporates closed-loop dynamics characteristics and online residual learning. Compared to methods that do not consider closed-loop dynamics and residuals, our proposed method has improved accuracy by 59.6$\%$. Second, a MPC scheme that considers weight allocation has been proposed, which can coordinate the motion strategies of quadcopters and manipulators. Compared to methods that do not consider weight allocation, the proposed method can meet the requirements of more tasks. The proposed approach is verified through complex trajectory tracking and moving target tracking experiments. The results validate the effectiveness of the proposed method.