UTTG_ A Universal Teleoperation Approach via Online Trajectory Generation

📄 arXiv: 2504.19736v1 📥 PDF

作者: Shengjian Fang, Yixuan Zhou, Yu Zheng, Pengyu Jiang, Siyuan Liu, Hesheng Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-28

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

UTTG：一种基于在线轨迹生成的通用遥操作方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 遥操作 在线轨迹生成 机器人控制 URDF 最小拉伸样条

📋 核心要点

  1. 现有遥操作方法依赖特定机器人硬件，且遥操作设备与机器人控制频率不匹配，限制了通用性和效率。
  2. UTTG通过自动解析URDF文件实现跨平台部署，并利用在线轨迹生成弥合频率差距，无需访问底层控制回路。
  3. 实验表明，UTTG在多种机器人平台上实现了平滑的遥操作性能，并提供了精确和快速模式以适应不同任务。

📝 摘要（中文）

遥操作对于危险环境作业至关重要，并且是机器人学习中收集专家演示的关键工具。然而，现有方法面临机器人硬件依赖性和遥操作设备与机器人平台之间的控制频率不匹配问题。本文方法自动从统一机器人描述格式（URDF）文件中提取运动学参数，并通过统一接口实现跨多种机器人的即插即用部署。所提出的插值算法通过在线连续轨迹生成来弥合低频人类输入和高频机器人控制命令之间的频率差距，且无需访问封闭的底层控制回路。为了增强轨迹平滑性，我们引入了最小拉伸样条来优化运动质量。该系统还提供精确和快速模式，以适应不同的任务需求。在包括双臂机器人在内的各种机器人平台上进行的实验证明了我们方法的通用性和平滑操作性能。代码使用C++开发，并提供Python接口，可在https://github.com/IRMV-Manipulation-Group/UTTG获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有遥操作系统通常与特定的机器人硬件绑定，缺乏通用性。此外，人类操作员的输入频率通常远低于机器人控制器的运行频率，导致控制指令不连贯，影响操作的平滑性和精度。现有方法或者依赖于访问底层的控制回路，增加了复杂性，或者无法很好地处理不同机器人平台之间的差异。

核心思路：UTTG的核心思路是通过在线生成连续轨迹来解决频率不匹配问题，并利用URDF文件自动提取机器人运动学参数，实现跨平台部署。通过这种方式，系统可以接收低频率的人类输入，并将其转换为高频率的、平滑的机器人控制指令，而无需访问底层的控制回路。

技术框架：UTTG系统主要包含以下几个模块：1) URDF解析模块，用于自动提取机器人运动学参数；2) 轨迹生成模块，该模块接收人类操作员的输入，并使用插值算法在线生成连续轨迹；3) 运动控制模块，该模块将生成的轨迹转换为机器人控制指令，并发送给机器人控制器。系统还提供了精确和快速两种操作模式，以适应不同的任务需求。

关键创新：UTTG的关键创新在于其通用的遥操作框架，该框架能够自动适应不同的机器人平台，并有效地弥合人类输入和机器人控制之间的频率差距。此外，该系统无需访问底层的控制回路，降低了系统的复杂性，并提高了系统的安全性。最小拉伸样条的应用进一步优化了轨迹的平滑性。

关键设计：轨迹生成模块使用了一种基于最小拉伸样条的插值算法，该算法能够生成平滑且连续的轨迹。最小拉伸样条通过最小化轨迹的二阶导数的积分来优化轨迹的平滑性。系统还提供了可调节的参数，用于控制轨迹的生成速度和精度。精确模式下，系统会生成更加精确的轨迹，但速度会相对较慢；快速模式下，系统会生成速度更快的轨迹，但精度会相对较低。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

UTTG在多种机器人平台上进行了实验验证，包括双臂机器人。实验结果表明，UTTG能够实现平滑的遥操作性能，并且能够有效地弥合人类输入和机器人控制之间的频率差距。与传统方法相比，UTTG具有更高的通用性和更低的复杂性。该系统还提供了精确和快速两种操作模式，以适应不同的任务需求。

🎯 应用场景

UTTG具有广泛的应用前景，可用于危险环境下的远程操作，例如核电站维护、灾难救援等。此外，该系统还可以用于机器人学习中的专家演示数据收集，通过遥操作记录人类专家的操作轨迹，用于训练机器人模型。未来，UTTG有望应用于医疗手术、太空探索等领域，实现更安全、高效的远程操作。

📄 摘要（原文）

Teleoperation is crucial for hazardous environment operations and serves as a key tool for collecting expert demonstrations in robot learning. However, existing methods face robotic hardware dependency and control frequency mismatches between teleoperation devices and robotic platforms. Our approach automatically extracts kinematic parameters from unified robot description format (URDF) files, and enables pluggable deployment across diverse robots through uniform interfaces. The proposed interpolation algorithm bridges the frequency gap between low-rate human inputs and high-frequency robotic control commands through online continuous trajectory generation, \n{while requiring no access to the closed, bottom-level control loop}. To enhance trajectory smoothness, we introduce a minimum-stretch spline that optimizes the motion quality. The system further provides precision and rapid modes to accommodate different task requirements. Experiments across various robotic platforms including dual-arm ones demonstrate generality and smooth operation performance of our methods. The code is developed in C++ with python interface, and available at https://github.com/IRMV-Manipulation-Group/UTTG.