Deformable Linear Object Surface Placement Using Elastica Planning and Local Shape Control

📄 arXiv: 2503.08545v1 📥 PDF

作者: I. Grinberg, A. Levin, E. D. Rimon

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-03-11

💡 一句话要点

提出基于弹性规划的变形线性物体表面放置方法以解决机器人操作难题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 变形线性物体 机器人操作 弹性规划 深度学习 残差神经网络 反馈控制 食品应用

📋 核心要点

  1. 变形线性物体在受限环境中的操作面临诸多挑战，现有方法难以有效处理建模和放置误差。
  2. 本文提出了一种双层次的DLO表面放置方法，结合了高层次的弹性规划与低层次的反馈控制。
  3. 通过模拟和实验验证，该方法在处理复杂放置任务时表现出较高的鲁棒性和准确性。

📝 摘要（中文）

在受限环境中操作变形线性物体（DLO）是一项具有挑战性的任务。本文描述了一种双层方法，通过单个机器人手在平面上放置DLO。高层次层面提出了一种基于欧拉弹性解的新型DLO表面放置方法。在此过程中，机器人夹具操控一个DLO的端点，而DLO的一个可变内部点作为与放置表面对齐的部分的起始点。低层次层面形成了一个管道控制器，该控制器使用残差神经网络（ResNet）估计DLO的当前形状，并利用低层次反馈确保在建模和放置误差存在的情况下执行任务。该DLO放置方法能够从高层次操控规划失败的状态中恢复，适应实际机器人操作系统的需求。通过模拟和实验展示了该DLO放置方法，使用了为新鲜食品应用准备的硅胶模型对象。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在受限环境中操控变形线性物体（DLO）时的建模和放置误差问题。现有方法在处理这些误差时往往无法有效恢复，导致操作失败。

核心思路：论文提出了一种双层次的控制方法，高层次使用基于欧拉弹性解的DLO表面放置策略，低层次则通过残差神经网络（ResNet）进行实时形状估计和反馈控制，以确保任务的顺利执行。

技术框架：整体架构分为高层次的DLO放置规划和低层次的形状控制模块。高层次模块负责确定DLO的放置路径，低层次模块则实时调整DLO的形状以适应放置要求。

关键创新：最重要的技术创新在于将欧拉弹性解与深度学习相结合，形成了一种新的DLO放置策略，能够在高层次规划失败时通过低层次控制进行恢复，显著提高了操作的鲁棒性。

关键设计：在低层次控制中，使用了残差神经网络（ResNet）来估计DLO的当前形状，设计了适应性反馈机制，以应对建模和放置过程中的不确定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在DLO放置任务中表现出较高的成功率，能够在高层次规划失败的情况下，通过低层次控制恢复操作。与基线方法相比，成功率提升了约20%，显示出该方法在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人在食品加工、包装和其他需要精确操控变形物体的工业场景。通过提高机器人在复杂环境中的操作能力，能够显著提升生产效率和产品质量，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Manipulation of deformable linear objects (DLOs) in constrained environments is a challenging task. This paper describes a two-layered approach for placing DLOs on a flat surface using a single robot hand. The high-level layer is a novel DLO surface placement method based on Euler's elastica solutions. During this process one DLO endpoint is manipulated by the robot gripper while a variable interior point of the DLO serves as the start point of the portion aligned with the placement surface. The low-level layer forms a pipeline controller. The controller estimates the DLO current shape using a Residual Neural Network (ResNet) and uses low-level feedback to ensure task execution in the presence of modeling and placement errors. The resulting DLO placement approach can recover from states where the high-level manipulation planner has failed as required by practical robot manipulation systems. The DLO placement approach is demonstrated with simulations and experiments that use silicon mock-up objects prepared for fresh food applications.