Certifiably Safe Manipulation of Deformable Linear Objects via Joint Shape and Tension Prediction

📄 arXiv: 2505.13889v1 📥 PDF

作者: Yiting Zhang, Shichen Li

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-05-20

备注: Accepted to ICRA 2025 Workshop on Learning Meets Model-Based Methods for Contact-Rich Manipulation

💡 一句话要点

提出一种联合形状与张力预测的安全操控框架以解决可变形线性物体操控问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 可变形线性物体 运动规划 安全操控 形状预测 张力约束 机器人技术 实时优化

📋 核心要点

  1. 现有方法主要关注形状预测，忽视了接触和张力约束，导致操控过程中可能出现安全隐患。
  2. 本文提出的框架通过联合预测DLO的形状和张力，集成到实时轨迹优化器中，从而确保安全操控。
  3. 在模拟实验中，使用7自由度机器人臂进行线束组装任务，结果显示任务成功率显著提高，且无安全违规情况。

📝 摘要（中文）

操控可变形线性物体（DLOs）具有挑战性，主要由于其复杂的动态特性以及在接触丰富环境中安全交互的需求。现有模型大多仅关注形状预测，未能考虑接触和张力约束，可能导致DLO和机器人损坏。本文提出了一种可证明安全的运动规划与控制框架，核心是一个预测模型，能够联合估计DLO的未来形状和张力。这些预测被整合进基于多项式区域体的实时轨迹优化器中，从而在执行过程中强制执行安全约束。我们在模拟的线束组装任务中评估了该框架，结果显示与最先进的方法相比，我们的方法在任务成功率上更高，并且避免了所有安全违规，证明了该方法在接触丰富环境中实现稳健和安全的DLO操控的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决可变形线性物体（DLOs）操控中的安全性问题。现有方法往往只关注形状预测，未能有效考虑接触和张力约束，导致操控过程中的潜在损坏风险。

核心思路：本研究提出了一种可证明安全的运动规划与控制框架，核心在于一个联合预测模型，能够同时估计DLO的未来形状和张力。这种设计使得在操控过程中能够实时调整策略，以确保安全性。

技术框架：整体框架包括两个主要模块：首先是形状和张力的预测模型，其次是基于多项式区域体的实时轨迹优化器。预测模型提供未来状态的估计，轨迹优化器则在此基础上进行安全约束的执行。

关键创新：本文的主要创新在于联合预测DLO的形状与张力，并将其整合进实时轨迹优化中。这一方法与现有方法的本质区别在于同时考虑了接触和张力约束，确保了操控的安全性。

关键设计：在模型设计中，采用了多项式区域体来表示安全约束，并通过损失函数优化预测精度。此外，网络结构经过精心设计，以提高对复杂动态的适应能力。具体参数设置和训练细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，本文方法在模拟线束组装任务中实现了更高的任务成功率，成功率显著高于现有最先进方法，且在整个实验过程中未发生任何安全违规，验证了其在复杂环境中的有效性和安全性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、机器人组装、医疗器械操控等。通过实现安全的DLO操控，能够有效降低操作风险，提高生产效率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Manipulating deformable linear objects (DLOs) is challenging due to their complex dynamics and the need for safe interaction in contact-rich environments. Most existing models focus on shape prediction alone and fail to account for contact and tension constraints, which can lead to damage to both the DLO and the robot. In this work, we propose a certifiably safe motion planning and control framework for DLO manipulation. At the core of our method is a predictive model that jointly estimates the DLO's future shape and tension. These predictions are integrated into a real-time trajectory optimizer based on polynomial zonotopes, allowing us to enforce safety constraints throughout the execution. We evaluate our framework on a simulated wire harness assembly task using a 7-DOF robotic arm. Compared to state-of-the-art methods, our approach achieves a higher task success rate while avoiding all safety violations. The results demonstrate that our method enables robust and safe DLO manipulation in contact-rich environments.