A Planning Framework for Stable Robust Multi-Contact Manipulation
作者: Lin Yang, Sri Harsha Turlapati, Zhuoyi Lu, Chen Lv, Domenico Campolo
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-03
💡 一句话要点
提出多接触操作规划框架，提升双臂装配任务的稳定性和鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多接触操作 运动规划 鲁棒控制 动态运动原语 黑盒优化
📋 核心要点
- 现有方法在多接触操作中难以同时保证稳定性和对噪声的鲁棒性，限制了复杂操作的可靠性。
- 该论文提出基于规划和优化的框架，显式评估接触稳定性和对传感器噪声的鲁棒性，提升操作性能。
- 实验结果表明，该方法在单孔和多孔装配任务中均表现出高成功率，验证了其有效性和泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种多接触操作的规划框架，该框架将多接触操作建模为不同接触平衡状态之间准静态力学过程的转换，并将其形式化为一个规划和优化问题，显式地评估了接触稳定性和对传感器噪声的鲁棒性。具体而言，本文对多机械臂控制策略进行了全面的研究，重点关注平面 peg-in-hole 任务中的双臂执行，并将其扩展到多机械臂多 peg-in-hole (MMPiH) 问题，以探索增加的任务复杂性。我们的框架采用动态运动原语 (DMPs) 来参数化期望的轨迹，并采用黑盒优化 (BBO) 以及包含摩擦锥约束、挤压力和稳定性考虑的综合成本函数。通过集成并行场景训练，我们增强了学习策略的鲁棒性。为了在实验中评估摩擦锥成本，我们测试了为各种接触表面（即具有不同摩擦系数）计算的最佳轨迹。对稳定性成本进行了分析解释，并在仿真中测试了其必要性。通过仿真和实验中孔位姿和倒角尺寸的变化来量化鲁棒性性能。结果表明，我们的方法在单 peg-in-hole 和多 peg-in-hole 任务中均实现了始终如一的高成功率，证实了其有效性和通用性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多接触操作中，如何在保证操作稳定性的同时，提高对传感器噪声等不确定性的鲁棒性问题。现有方法通常难以兼顾这两点，导致在实际复杂操作中表现不佳。特别是在高精度装配任务中，微小的误差都可能导致失败。
核心思路：论文的核心思路是将多接触操作建模为一个准静态过程，通过规划和优化方法，显式地评估和优化接触的稳定性和鲁棒性。通过优化轨迹，使得操作过程始终保持稳定，并且对环境和传感器的不确定性具有一定的容错能力。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 使用动态运动原语 (DMPs) 参数化期望轨迹；2) 使用黑盒优化 (BBO) 算法优化轨迹参数；3) 定义一个综合成本函数，该函数考虑了摩擦锥约束、挤压力和稳定性等因素；4) 使用并行场景训练来提高策略的鲁棒性。整体流程是先通过DMPs生成初始轨迹，然后通过BBO优化轨迹参数，优化目标是最小化综合成本函数，最后通过并行场景训练提高鲁棒性。
关键创新：该论文的关键创新在于将多接触操作的稳定性和鲁棒性显式地纳入到规划和优化过程中。传统的规划方法通常只关注运动学和动力学约束，而忽略了接触的稳定性和鲁棒性。该论文通过定义合适的成本函数，将这些因素考虑进来，从而提高了操作的可靠性。
关键设计：成本函数的设计是关键。该成本函数包含三个主要部分：摩擦锥约束成本、挤压力量成本和稳定性成本。摩擦锥约束成本用于保证接触力在摩擦锥内，避免滑动；挤压力量成本用于保证接触力的大小合适，避免过大的力导致损坏；稳定性成本用于保证操作过程的稳定性。此外，并行场景训练通过模拟不同的环境和传感器噪声，来提高策略的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在单 peg-in-hole 和多 peg-in-hole 任务中均实现了高成功率。在仿真实验中，通过改变孔的位姿和倒角尺寸来评估鲁棒性，结果表明该方法能够有效地应对这些不确定性。在实际机器人实验中，也验证了该方法的有效性，证明了其在真实环境中的可行性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化装配、精密仪器操作、医疗机器人等领域。通过提高多接触操作的稳定性和鲁棒性，可以实现更复杂、更可靠的自动化任务，例如高精度零件的装配、复杂环境下的物体操作等。未来，该技术有望在工业生产、医疗服务等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
While modeling multi-contact manipulation as a quasi-static mechanical process transitioning between different contact equilibria, we propose formulating it as a planning and optimization problem, explicitly evaluating (i) contact stability and (ii) robustness to sensor noise. Specifically, we conduct a comprehensive study on multi-manipulator control strategies, focusing on dual-arm execution in a planar peg-in-hole task and extending it to the Multi-Manipulator Multiple Peg-in-Hole (MMPiH) problem to explore increased task complexity. Our framework employs Dynamic Movement Primitives (DMPs) to parameterize desired trajectories and Black-Box Optimization (BBO) with a comprehensive cost function incorporating friction cone constraints, squeeze forces, and stability considerations. By integrating parallel scenario training, we enhance the robustness of the learned policies. To evaluate the friction cone cost in experiments, we test the optimal trajectories computed for various contact surfaces, i.e., with different coefficients of friction. The stability cost is analytical explained and tested its necessity in simulation. The robustness performance is quantified through variations of hole pose and chamfer size in simulation and experiment. Results demonstrate that our approach achieves consistently high success rates in both the single peg-in-hole and multiple peg-in-hole tasks, confirming its effectiveness and generalizability. The video can be found at https://youtu.be/IU0pdnSd4tE.