Planning and Control for Deformable Linear Object Manipulation
作者: Burak Aksoy, John Wen
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-06
备注: SUBMITTED TO IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING (T-ASE)
DOI: 10.1109/TASE.2025.3635685
💡 一句话要点
提出一种高效易部署的DLO操作框架，结合全局规划和局部控制解决复杂环境下的DLO操作问题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 可变形线性物体操作 全局规划 局部控制 控制障碍函数 移动机器人
📋 核心要点
- DLO操作因其高自由度和复杂形变，在复杂环境下极具挑战，现有方法或效率低，或易失效。
- 该方法结合全局规划和局部控制，利用刚性连杆近似DLO，并用控制障碍函数确保安全和完整性。
- 实验表明，该方法在复杂场景中成功率达100%，规划时间显著减少，并在实际机器人上验证。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种高效且易于部署的框架，用于移动机械臂在复杂环境中操作可变形线性物体（DLO），如电线、电缆和绳索。由于DLO具有高自由度和复杂的形变行为，尤其是在有障碍物的环境中，对其进行操作是一项具有挑战性的任务。现有的局部控制方法虽然高效，但在复杂场景中容易失效，而精确的全局规划器计算量大且难以部署。该方法结合了现成的全局规划器和实时局部控制器。全局规划器将DLO近似为一系列由球形关节连接的刚性连杆，从而实现快速路径规划，无需特定问题的规划器或大型数据集。局部控制器采用控制障碍函数（CBF）来实施安全约束，保持DLO的完整性，防止过度应力，并处理避障。它通过使用基于位置的动力学技术来补偿建模不准确性，该技术近似于杨氏模量和剪切模量等物理特性。通过大量的仿真和实际演示验证了该框架的有效性。在复杂的障碍场景中，包括帐篷杆运输、走廊导航和需要不同刚度的任务，该方法在数千次试验中实现了100%的成功率，并且与最先进的技术相比，规划时间显着减少。实际实验包括使用移动机械臂运输帐篷杆和绳索。我们分享了基于ROS的实现，以方便在各种应用中采用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决移动机械臂在复杂环境中对可变形线性物体（DLO）进行操作的问题。现有方法，如局部控制，虽然计算效率高，但在复杂场景下容易失败。而精确的全局规划器计算成本过高，难以实际部署。因此，需要一种既高效又能在复杂环境中稳定工作的DLO操作方法。
核心思路：论文的核心思路是将全局规划和局部控制相结合。全局规划负责生成粗略的无碰撞路径，局部控制负责实时调整机械臂的运动，以确保DLO的完整性、避免过度应力并进行避障。这种结合利用了全局规划的全局视野和局部控制的实时响应能力。
技术框架：该框架包含两个主要模块：全局规划器和局部控制器。全局规划器首先将DLO近似为一系列由球形关节连接的刚性连杆，然后使用现成的运动规划算法（如RRT）生成一条粗略的无碰撞路径。局部控制器则基于控制障碍函数（CBF）来实时调整机械臂的运动。CBF用于确保DLO的完整性、避免过度应力以及进行避障。此外，局部控制器还使用基于位置的动力学技术来补偿建模误差。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将全局规划和局部控制相结合，并使用刚性连杆近似DLO进行全局规划。这种方法避免了使用特定问题的规划器或大型数据集，从而提高了规划效率和泛化能力。此外，使用控制障碍函数（CBF）来确保DLO的安全性和完整性也是一个关键创新。
关键设计：全局规划器使用RRT等标准运动规划算法，并将DLO近似为一系列刚性连杆，连杆的数量需要根据DLO的长度和复杂程度进行调整。局部控制器使用控制障碍函数（CBF）来定义安全区域，CBF的参数需要根据DLO的物理特性和环境进行调整。基于位置的动力学技术用于补偿建模误差，其参数需要根据DLO的杨氏模量和剪切模量进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在复杂的障碍场景中实现了100%的成功率，包括帐篷杆运输、走廊导航和需要不同刚度的任务。与最先进的技术相比，规划时间显著减少。此外，该方法还在实际机器人上进行了验证，成功地完成了帐篷杆和绳索的运输任务，证明了其在实际应用中的可行性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种需要操作DLO的场景，例如：电缆布线、医疗手术（如导管插入）、服装制造、建筑施工（如钢筋捆扎）等。该方法能够提高DLO操作的自动化程度和效率，降低人工操作的风险和成本，并有望推动相关领域的智能化发展。
📄 摘要（原文）
Manipulating a deformable linear object (DLO) such as wire, cable, and rope is a common yet challenging task due to their high degrees of freedom and complex deformation behaviors, especially in an environment with obstacles. Existing local control methods are efficient but prone to failure in complex scenarios, while precise global planners are computationally intensive and difficult to deploy. This paper presents an efficient, easy-to-deploy framework for collision-free DLO manipulation using mobile manipulators. We demonstrate the effectiveness of leveraging standard planning tools for high-dimensional DLO manipulation without requiring custom planners or extensive data-driven models. Our approach combines an off-the-shelf global planner with a real-time local controller. The global planner approximates the DLO as a series of rigid links connected by spherical joints, enabling rapid path planning without the need for problem-specific planners or large datasets. The local controller employs control barrier functions (CBFs) to enforce safety constraints, maintain the DLO integrity, prevent overstress, and handle obstacle avoidance. It compensates for modeling inaccuracies by using a state-of-the-art position-based dynamics technique that approximates physical properties like Young's and shear moduli. We validate our framework through extensive simulations and real-world demonstrations. In complex obstacle scenarios-including tent pole transport, corridor navigation, and tasks requiring varied stiffness-our method achieves a 100% success rate over thousands of trials, with significantly reduced planning times compared to state-of-the-art techniques. Real-world experiments include transportation of a tent pole and a rope using mobile manipulators. We share our ROS-based implementation to facilitate adoption in various applications.