Approximating Global Contact-Implicit MPC via Sampling and Local Complementarity
作者: Sharanya Venkatesh, Bibit Bianchini, Alp Aydinoglu, William Yang, Michael Posa
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-19
备注: S.V. and B.B. contributed equally to this work. Project page: https://approximating-global-ci-mpc.github.io
💡 一句话要点
提出一种新方法以实现全局接触隐式MPC的近似
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 接触隐式控制 灵巧操控 机器人控制 实时优化 局部互补控制 全局采样 非凸物体操控
📋 核心要点
- 核心问题：现有的模型基础控制器无法实时全局优化接触序列，限制了机器人的灵巧操控能力。
- 方法要点：提出了一种结合局部互补控制与全局采样的方法，通过引入无接触阶段来提高接触丰富阶段的效率。
- 实验或效果：在Franka Panda机械臂上成功演示了该控制器在非凸物体的精确操控，展示了其实时性和灵活性。
📝 摘要（中文）
为了实现通用的灵巧操控，机器人必须快速制定和执行接触丰富的行为。现有的基于模型的控制器无法在实时中对可能的接触序列进行全局优化。本文提出了一种新方法，结合了局部互补控制的优势与低维全局采样的可能末端执行器位置。我们的关键见解是，在每个控制循环中考虑一个无接触阶段，随后是一个接触丰富阶段。通过并行采样末端执行器位置，算法能够在每个采样位置考虑接触丰富的MPC预测成本，从而实现实时灵巧操控。我们在Franka Panda机械臂上演示了该控制器在非凸物体的精确非抓取操控中的应用。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在执行接触丰富操作时，现有模型基础控制器无法实时全局优化接触序列的问题。这种局限性导致机器人在复杂环境中的灵巧操控能力受限。
核心思路：论文提出了一种新颖的方法，通过在每个控制循环中引入一个无接触阶段，随后进行接触丰富阶段的控制。该方法结合了局部互补控制的优势与全局采样，能够更有效地探索可能的接触空间。
技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先是无接触阶段，机器人根据采样的末端执行器位置进行移动；其次是接触丰富阶段，基于每个采样位置的局部MPC预测成本进行控制决策。
关键创新：最重要的技术创新在于将无接触阶段与接触丰富阶段结合，形成了一种全局信息驱动的接触隐式控制器。这一设计使得控制器能够在复杂环境中更灵活地应对多样的接触情况。
关键设计：在算法中，关键参数包括采样的末端执行器位置的选择策略，以及局部MPC的成本预测函数。这些设计细节确保了控制器在实时操作中的高效性和准确性。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的控制器在非凸物体的精确非抓取操控中表现出色，相较于传统方法，实时性和灵活性有显著提升，具体性能数据尚未披露。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人以及医疗机器人等。通过提高机器人在复杂环境中的灵巧操控能力，能够显著提升其在实际任务中的表现，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
To achieve general-purpose dexterous manipulation, robots must rapidly devise and execute contact-rich behaviors. Existing model-based controllers are incapable of globally optimizing in real-time over the exponential number of possible contact sequences. Instead, recent progress in contact-implicit control has leveraged simpler models that, while still hybrid, make local approximations. However, the use of local models inherently limits the controller to only exploit nearby interactions, potentially requiring intervention to richly explore the space of possible contacts. We present a novel approach which leverages the strengths of local complementarity-based control in combination with low-dimensional, but global, sampling of possible end-effector locations. Our key insight is to consider a contact-free stage preceding a contact-rich stage at every control loop. Our algorithm, in parallel, samples end effector locations to which the contact-free stage can move the robot, then considers the cost predicted by contact-rich MPC local to each sampled location. The result is a globally-informed, contact-implicit controller capable of real-time dexterous manipulation. We demonstrate our controller on precise, non-prehensile manipulation of non-convex objects using a Franka Panda arm. Project page: https://approximating-global-ci-mpc.github.io