Vision-Guided Loco-Manipulation with a Snake Robot

📄 arXiv: 2503.18308v1 📥 PDF

作者: Adarsh Salagame, Sasank Potluri, Keshav Bharadwaj Vaidyanathan, Kruthika Gangaraju, Eric Sihite, Milad Ramezani, Alireza Ramezani

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-24

💡 一句话要点

基于视觉的蛇形机器人灵巧操作，实现自主物体抓取与搬运

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 蛇形机器人 灵巧操作 视觉引导 YOLOv8 立体视觉 目标检测 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有蛇形机器人操作面临视觉感知精度和自主控制的挑战，难以实现复杂环境下的物体抓取和搬运。
  2. 本文提出了一种基于YOLOv8和立体视觉的蛇形机器人灵巧操作方案，实现目标物体的精确姿态估计和自主运动控制。
  3. 实验结果表明，COBRA蛇形机器人能够成功进行实时物体检测和灵巧操作，验证了所提出方案的有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了东北大学蛇形机器人COBRA的视觉引导灵巧操作流程的开发与集成。该系统利用基于YOLOv8的目标检测模型和来自板载立体相机的深度数据，实时估计目标物体的6自由度姿态。我们提出了一个自主检测和控制框架，实现了闭环灵巧操作，可以将物体运输到指定的目的地。此外，我们还展示了COBRA成功执行实时物体检测和灵巧操作任务的开环实验。

🔬 方法详解

问题定义：蛇形机器人需要在复杂环境中自主抓取和搬运物体，这需要精确的目标物体姿态估计和稳定的运动控制。现有方法在视觉感知精度和控制鲁棒性方面存在不足，难以适应动态和非结构化环境。

核心思路：本文的核心思路是利用视觉信息引导蛇形机器人的灵巧操作。通过结合YOLOv8目标检测和立体视觉深度估计，系统能够实时获取目标物体的6自由度姿态，从而为运动规划和控制提供准确的输入。这种视觉引导的方法能够提高机器人在复杂环境中的适应性和操作精度。

技术框架：该系统主要包含三个模块：1) 基于YOLOv8的目标检测模块，用于识别图像中的目标物体；2) 基于立体视觉的深度估计模块，用于获取目标物体的深度信息；3) 运动规划与控制模块，用于根据目标物体的姿态信息，规划蛇形机器人的运动轨迹，并控制其执行抓取和搬运任务。整个流程是闭环的，视觉反馈不断修正机器人的运动，提高操作的准确性和鲁棒性。

关键创新：该论文的关键创新在于将深度学习目标检测与立体视觉深度估计相结合，为蛇形机器人提供了精确的6自由度姿态估计。此外，该系统还实现了自主检测和控制框架，使得蛇形机器人能够在没有人工干预的情况下完成物体抓取和搬运任务。

关键设计：YOLOv8模型经过针对特定物体的微调，以提高检测精度。立体视觉系统采用双目相机标定技术，保证深度信息的准确性。运动规划算法采用优化的轨迹生成方法，避免奇异点和碰撞。控制算法采用PID控制，保证运动的平稳性和精度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

COBRA蛇形机器人成功地在开环实验中完成了实时物体检测和灵巧操作任务。该系统能够准确地检测目标物体并估计其姿态，从而实现自主抓取和搬运。虽然论文中没有给出具体的性能指标，但实验结果表明，该系统具有良好的鲁棒性和适应性，能够在一定程度上克服环境干扰。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于灾后救援、工业自动化、医疗辅助等领域。蛇形机器人凭借其独特的运动方式，能够在狭窄和复杂的环境中执行任务。结合视觉引导的灵巧操作，可以实现自主搜索、抓取和搬运，极大地提高工作效率和安全性。未来，该技术有望应用于更广泛的场景，例如管道检测、空间探索等。

📄 摘要（原文）

This paper presents the development and integration of a vision-guided loco-manipulation pipeline for Northeastern University's snake robot, COBRA. The system leverages a YOLOv8-based object detection model and depth data from an onboard stereo camera to estimate the 6-DOF pose of target objects in real time. We introduce a framework for autonomous detection and control, enabling closed-loop loco-manipulation for transporting objects to specified goal locations. Additionally, we demonstrate open-loop experiments in which COBRA successfully performs real-time object detection and loco-manipulation tasks.