Hierarchical Contact-Rich Trajectory Optimization for Multi-Modal Manipulation using Tight Convex Relaxations

📄 arXiv: 2503.07963v2 📥 PDF

作者: Yuki Shirai, Arvind Raghunathan, Devesh K. Jha

分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2025-03-11 (更新: 2025-03-12)

备注: 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (2025 ICRA)

DOI: 10.1109/ICRA55743.2025.11127667

💡 一句话要点

提出一种分层轨迹优化框架，利用紧凸松弛解决多接触操作中的轨迹规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 轨迹优化 富接触操作 分层优化 混合整数线性规划 非线性规划 凸松弛 机器人操作

📋 核心要点

  1. 富接触操作的轨迹设计极具挑战，需要同时考虑物体和机器人的轨迹以及复杂的接触序列。
  2. 论文提出一种分层优化框架，利用MILP选择最优接触，再用NLP优化轨迹，兼顾效率和精度。
  3. 实验表明，该框架能够处理复杂的多接触交互，并在计算效率上具有优势，已在双臂机器人上验证。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的框架，用于高效地同时设计机器人、物体和接触的轨迹，以实现富接触操作。我们提出了一个分层优化框架，其中混合整数线性规划（MILP）使用近似动力学约束选择机器人和物体之间的最佳接触，然后非线性规划（NLP）考虑完整的非线性约束来优化机器人和物体的轨迹。我们提出了一种使用二进制编码技术对双线性约束进行凸松弛的方法，使得MILP能够以更好的计算复杂度提供更紧的解。该框架在各种操作任务中进行了评估，能够推理复杂的多接触交互，同时提供计算优势。我们还在双臂机器人系统的硬件实验中展示了我们的框架。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决富接触操作中机器人、物体和接触点轨迹的同步优化问题。现有方法难以同时处理复杂的接触序列和非线性动力学约束，导致计算成本高昂或优化结果不理想。

核心思路：论文的核心思路是将轨迹优化问题分解为两个层次：高层使用MILP进行接触点选择，低层使用NLP进行轨迹优化。MILP负责快速搜索可行的接触序列，NLP则在MILP的基础上进行精细的轨迹调整，从而兼顾了全局搜索和局部优化。

技术框架：该框架包含两个主要阶段：1) 基于MILP的接触规划：使用近似动力学约束，通过混合整数线性规划选择机器人和物体之间的最佳接触点序列。为了提高MILP的求解效率，论文对双线性约束进行了凸松弛。2) 基于NLP的轨迹优化：在MILP确定的接触序列基础上，使用非线性规划优化机器人和物体的轨迹，考虑完整的非线性动力学约束。

关键创新：论文的关键创新在于使用二进制编码技术对MILP中的双线性约束进行凸松弛。这种凸松弛方法能够提供更紧的松弛，从而提高MILP的求解效率和解的质量。此外，分层优化框架的设计也有效地降低了问题的复杂度。

关键设计：MILP阶段的关键设计包括：1) 使用二进制变量表示接触状态；2) 对双线性约束进行凸松弛，具体方法未知；3) 近似动力学约束的选取，需要保证MILP的求解效率和解的质量。NLP阶段的关键设计包括：1) 目标函数的选取，需要平衡轨迹的平滑性和任务的完成度；2) 约束条件的选取，需要保证轨迹的可行性和安全性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个操作任务上验证了所提出框架的有效性，包括复杂的多接触交互任务。实验结果表明，该框架能够在保证轨迹质量的同时，显著提高计算效率。此外，论文还在双臂机器人系统上进行了硬件实验，进一步验证了该框架的实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要复杂接触交互的机器人操作任务，例如装配、拆卸、抓取、操作工具等。该方法能够提高机器人操作的自主性和效率，降低人工干预的需求，具有广泛的应用前景，例如在智能制造、物流、医疗等领域。

📄 摘要（原文）

Designing trajectories for manipulation through contact is challenging as it requires reasoning of object \& robot trajectories as well as complex contact sequences simultaneously. In this paper, we present a novel framework for simultaneously designing trajectories of robots, objects, and contacts efficiently for contact-rich manipulation. We propose a hierarchical optimization framework where Mixed-Integer Linear Program (MILP) selects optimal contacts between robot \& object using approximate dynamical constraints, and then a NonLinear Program (NLP) optimizes trajectory of the robot(s) and object considering full nonlinear constraints. We present a convex relaxation of bilinear constraints using binary encoding technique such that MILP can provide tighter solutions with better computational complexity. The proposed framework is evaluated on various manipulation tasks where it can reason about complex multi-contact interactions while providing computational advantages. We also demonstrate our framework in hardware experiments using a bimanual robot system. The video summarizing this paper and hardware experiments is found https://youtu.be/s2S1Eg5RsRE?si=chPkftz_a3NAHxLq