Robust Model-Based In-Hand Manipulation with Integrated Real-Time Motion-Contact Planning and Tracking
作者: Yongpeng Jiang, Mingrui Yu, Xinghao Zhu, Masayoshi Tomizuka, Xiang Li
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-08
备注: Submitted to the International Journal of Robotics Research (IJRR)
💡 一句话要点
提出一种鲁棒的基于模型的灵巧手内操作框架，实现实时运动-接触规划与跟踪。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 灵巧手操作 模型预测控制 接触规划 触觉反馈 机器人控制
📋 核心要点
- 现有基于模型的灵巧手操作方法难以高效在线规划和处理建模误差，限制了实际应用。
- 提出集成框架，通过分层结构实现实时规划与跟踪，并联合优化运动和接触。
- 实验表明，该方法在准确性、鲁棒性和实时性上优于现有方法，并成功完成复杂任务。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种鲁棒的、基于模型的灵巧手内操作框架，旨在解决现有方法在高效在线规划和处理建模误差方面的挑战。该框架通过集成实时运动-接触规划与跟踪来缓解这些限制。具体而言，通过分层结构实现集成实时规划和跟踪；通过集成运动-接触建模实现运动和接触的联合优化。在高层，使用接触隐式模型预测控制联合生成手指运动和接触力参考。高层模块促进实时规划和扰动恢复。在低层，使用手部力-运动模型和实际触觉反馈并发跟踪这些集成参考，补偿建模误差并增强操作的鲁棒性。大量实验表明，该方法在准确性、鲁棒性和实时性能方面优于现有的基于模型的方法。该方法成功地在真实环境中完成了五项具有挑战性的任务，即使在明显的外部干扰下也是如此。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决灵巧手内操作中，现有基于模型的方法难以高效进行在线规划，并且对建模误差敏感的问题。现有的方法通常难以在真实环境中实现鲁棒的操作，尤其是在存在外部扰动或模型不准确的情况下。这限制了它们在实际机器人应用中的应用。
核心思路：论文的核心思路是将运动规划和接触规划集成到一个统一的框架中，并采用分层控制结构来实现实时性和鲁棒性。通过在高层进行全局规划，并在低层利用触觉反馈进行局部调整，从而实现对建模误差和外部扰动的补偿。这种集成和分层的方法使得系统能够更有效地处理复杂的接触动力学，并实现更精确的操作。
技术框架：该框架包含两个主要模块：高层规划器和低层跟踪器。高层规划器使用接触隐式模型预测控制（Contact-Implicit Model Predictive Control, CI-MPC）来生成手指的运动和接触力参考。低层跟踪器则利用手部力-运动模型和触觉反馈来跟踪这些参考，并补偿建模误差。这两个模块通过分层结构进行集成，高层规划器提供全局指导，低层跟踪器进行局部调整，从而实现鲁棒的实时控制。
关键创新：该论文的关键创新在于将运动规划和接触规划集成到一个统一的框架中，并采用分层控制结构来实现实时性和鲁棒性。传统的基于模型的方法通常将运动规划和接触规划分开进行，或者难以处理复杂的接触动力学。该论文提出的方法通过联合优化运动和接触，并利用触觉反馈进行补偿，从而实现了更精确和鲁棒的操作。
关键设计：在高层规划器中，使用了接触隐式模型预测控制（CI-MPC）来生成手指的运动和接触力参考。CI-MPC能够显式地处理接触约束，并优化运动轨迹，以实现期望的操作目标。在低层跟踪器中，使用了手部力-运动模型和触觉反馈来跟踪参考轨迹，并补偿建模误差。触觉反馈被用来估计实际的接触力和位置，并调整控制信号，以实现更精确的跟踪。具体的参数设置和损失函数的设计需要根据具体的任务和手部结构进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在五个具有挑战性的真实世界任务中均取得了成功，包括旋转物体、重新定位物体等。与现有的基于模型的方法相比，该方法在准确性、鲁棒性和实时性能方面均有显著提升。即使在存在明显的外部干扰的情况下，该方法也能够稳定地完成任务，证明了其优越的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要灵巧手操作的机器人应用场景，例如：工业自动化中的精密装配、医疗机器人中的微创手术、以及服务机器人中的物体抓取和操作。该方法能够提高机器人在复杂环境中的操作能力，使其能够更好地适应各种实际任务的需求，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。
📄 摘要（原文）
Robotic dexterous in-hand manipulation, where multiple fingers dynamically make and break contact, represents a step toward human-like dexterity in real-world robotic applications. Unlike learning-based approaches that rely on large-scale training or extensive data collection for each specific task, model-based methods offer an efficient alternative. Their online computing nature allows for ready application to new tasks without extensive retraining. However, due to the complexity of physical contacts, existing model-based methods encounter challenges in efficient online planning and handling modeling errors, which limit their practical applications. To advance the effectiveness and robustness of model-based contact-rich in-hand manipulation, this paper proposes a novel integrated framework that mitigates these limitations. The integration involves two key aspects: 1) integrated real-time planning and tracking achieved by a hierarchical structure; and 2) joint optimization of motions and contacts achieved by integrated motion-contact modeling. Specifically, at the high level, finger motion and contact force references are jointly generated using contact-implicit model predictive control. The high-level module facilitates real-time planning and disturbance recovery. At the low level, these integrated references are concurrently tracked using a hand force-motion model and actual tactile feedback. The low-level module compensates for modeling errors and enhances the robustness of manipulation. Extensive experiments demonstrate that our approach outperforms existing model-based methods in terms of accuracy, robustness, and real-time performance. Our method successfully completes five challenging tasks in real-world environments, even under appreciable external disturbances.