Heavy lifting tasks via haptic teleoperation of a wheeled humanoid
作者: Amartya Purushottam, Jack Yan, Christopher Yu, Joao Ramos
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-26
💡 一句话要点
提出一种触觉遥操作框架以解决重物搬运问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 人形机器人 遥操作 动态移动操作 触觉反馈 全身协调控制 负载搬运 人机界面 实验验证
📋 核心要点
- 现有的人形机器人在动态环境中执行重物搬运任务时，缺乏有效的全身协调控制和实时反馈机制。
- 本文提出了一种触觉遥操作框架，利用人机界面实现操作者与机器人之间的全身运动重定向，并提供实时触觉反馈。
- 实验结果表明，该系统能够有效处理动态举重任务，展示了协调的全身控制和对负载干扰的适应能力。
📝 摘要（中文）
人形机器人可以在体力要求高的环境中支持人类工人，执行需要全身协调的任务，如搬运重物。本文提出了一种用于动态移动操作（DMM）的遥操作框架，适用于可调高度的轮式人形机器人，以搬运重达2.5千克的负载。通过人机界面（HMI），实现了人类操作者的全身运动重定向，并提供触觉反馈，使操作者能够通过身体运动调节机器人的姿态和运动。实验验证了该系统在动态举重任务中的有效性，展示了协调的全身控制和对负载干扰的处理能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决人形机器人在动态环境中执行重物搬运任务时的全身协调控制和实时反馈不足的问题。现有方法在处理动态交互力时，往往无法实现有效的姿态调节和运动控制。
核心思路：论文提出的触觉遥操作框架通过人机界面捕捉操作者的运动，并将其重定向到机器人上，同时提供触觉反馈，增强操作者对机器人的控制感知。
技术框架：整体架构包括人机界面模块、运动捕捉模块、触觉反馈模块和机器人控制模块。操作者的运动通过传感器捕捉，实时反馈给机器人，实现姿态和运动的调节。
关键创新：最重要的技术创新在于实现了操作者与机器人之间的全身运动重定向和实时触觉反馈，显著提升了机器人在动态环境中的操作能力。与现有方法相比，该框架能够更好地处理负载引起的干扰。
关键设计：在设计中，采用了多种传感器进行运动捕捉，并通过特定的算法实现运动重定向和触觉反馈。系统参数设置经过优化，以确保机器人在动态举重任务中的稳定性和协调性。
📊 实验亮点
实验结果显示，该系统能够在动态举重任务中有效处理负载干扰，成功举起重达2.5千克的物体，展现出协调的全身控制能力。与传统方法相比，系统在姿态调节和运动控制方面有显著提升，验证了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业搬运、建筑工地、救援任务等需要人形机器人在复杂环境中执行重物搬运的场景。其实际价值在于提高人类工人在高强度工作中的安全性和效率，未来可能推动人形机器人在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
Humanoid robots can support human workers in physically demanding environments by performing tasks that require whole-body coordination, such as lifting and transporting heavy objects.These tasks, which we refer to as Dynamic Mobile Manipulation (DMM), require the simultaneous control of locomotion, manipulation, and posture under dynamic interaction forces. This paper presents a teleoperation framework for DMM on a height-adjustable wheeled humanoid robot for carrying heavy payloads. A Human-Machine Interface (HMI) enables whole-body motion retargeting from the human pilot to the robot by capturing the motion of the human and applying haptic feedback. The pilot uses body motion to regulate robot posture and locomotion, while arm movements guide manipulation.Real time haptic feedback delivers end effector wrenches and balance related cues, closing the loop between human perception and robot environment interaction. We evaluate the different telelocomotion mappings that offer varying levels of balance assistance, allowing the pilot to either manually or automatically regulate the robot's lean in response to payload-induced disturbances. The system is validated in experiments involving dynamic lifting of barbells and boxes up to 2.5 kg (21% of robot mass), demonstrating coordinated whole-body control, height variation, and disturbance handling under pilot guidance. Video demo can be found at: https://youtu.be/jF270_bG1h8?feature=shared