Neural Configuration-Space Barriers for Manipulation Planning and Control
作者: Kehan Long, Ki Myung Brian Lee, Nikola Raicevic, Niyas Attasseri, Melvin Leok, Nikolay Atanasov
分类: cs.RO, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2025-03-06 (更新: 2025-05-06)
💡 一句话要点
提出基于神经配置空间障碍的操纵规划与控制方法，提升动态环境下的安全性与效率。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人操纵 运动规划 配置空间 碰撞避免 神经网络 鲁棒控制 深度学习 机械臂
📋 核心要点
- 高维机械臂在复杂动态环境中的规划与控制面临计算效率和安全保障的双重挑战。
- 论文提出基于神经配置空间距离函数（CDF）障碍的统一框架，用于运动规划和控制，核心思想是利用CDF近似自由配置空间。
- 实验结果表明，该方法在杂乱动态环境中实现了高效规划和鲁棒的实时安全控制，仅依赖于板载点云观测。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种统一的运动规划与控制框架，该框架将安全约束表示为配置空间距离函数（CDF）障碍。受最近将CDF作为机器人本体表示的学习进展的启发，CDF障碍近似于局部自由配置空间，从而显著减少了运动规划期间的碰撞检测操作次数。然而，使用神经网络学习CDF障碍以及依赖在线传感器观测会引入不确定性，这些不确定性必须在控制综合中加以考虑。为此，我们开发了一种分布鲁棒的CDF障碍公式用于控制，该公式显式地考虑了建模误差和传感器噪声，而无需假设已知的底层分布。在6自由度xArm机械臂上的仿真和硬件实验表明，我们的神经CDF障碍公式能够在杂乱和动态环境中实现高效的规划和鲁棒的实时安全控制，仅依赖于板载点云观测。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在复杂动态环境中进行高维机械臂的运动规划和控制时，往往需要在计算效率和安全保障之间做出权衡。传统的碰撞检测方法计算量大，难以满足实时性要求。同时，在线传感器观测带来的不确定性也给控制带来了挑战。
核心思路：论文的核心思路是将安全约束表示为配置空间距离函数（CDF）障碍。通过学习一个神经网络来近似表示局部自由配置空间，从而减少碰撞检测的计算量。同时，采用分布鲁棒的控制方法来显式地考虑建模误差和传感器噪声，保证控制的安全性。
技术框架：该框架主要包含两个阶段：运动规划和控制。在运动规划阶段，利用学习到的CDF障碍来快速搜索可行路径。在控制阶段，利用分布鲁棒的CDF障碍公式来设计控制器，保证机械臂在执行任务时的安全性。整体流程是：首先，利用神经网络学习CDF；然后，在运动规划中使用CDF障碍进行路径规划；最后，使用分布鲁棒的CDF障碍公式进行控制。
关键创新：该论文的关键创新在于将神经配置空间距离函数（CDF）障碍应用于机械臂的运动规划和控制。通过学习CDF来近似表示自由配置空间，从而显著减少了碰撞检测的计算量。同时，采用分布鲁棒的控制方法来显式地考虑建模误差和传感器噪声，保证了控制的安全性。
关键设计：论文中，CDF是通过神经网络学习得到的。损失函数的设计需要考虑对自由空间的准确表示以及对障碍物的有效规避。分布鲁棒控制器的设计需要选择合适的风险度量，以保证在不确定性存在的情况下，控制器的鲁棒性。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但此处未提供。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在6自由度xArm机械臂上的实验结果表明，该方法能够在杂乱和动态环境中实现高效的规划和鲁棒的实时安全控制。与传统方法相比，该方法显著减少了碰撞检测的计算量，并提高了控制的安全性。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述，但此处未提供。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高精度和高安全性的机器人操纵任务中，例如：在拥挤的仓库环境中进行拣选和放置操作，在动态的生产线上进行装配任务，以及在复杂的医疗环境中进行手术辅助等。该方法能够提高机器人的自主性和适应性，降低人为干预的需求，并提升整体效率。
📄 摘要（原文）
Planning and control for high-dimensional robot manipulators in cluttered, dynamic environments require both computational efficiency and robust safety guarantees. Inspired by recent advances in learning configuration-space distance functions (CDFs) as robot body representations, we propose a unified framework for motion planning and control that formulates safety constraints as CDF barriers. A CDF barrier approximates the local free configuration space, substantially reducing the number of collision-checking operations during motion planning. However, learning a CDF barrier with a neural network and relying on online sensor observations introduce uncertainties that must be considered during control synthesis. To address this, we develop a distributionally robust CDF barrier formulation for control that explicitly accounts for modeling errors and sensor noise without assuming a known underlying distribution. Simulations and hardware experiments on a 6-DoF xArm manipulator show that our neural CDF barrier formulation enables efficient planning and robust real-time safe control in cluttered and dynamic environments, relying only on onboard point-cloud observations.