Fast Bilateral Teleoperation and Imitation Learning Using Sensorless Force Control via Accurate Dynamics Model
作者: Koki Yamane, Yunhan Li, Masashi Konosu, Koki Inami, Junji Oaki, Sho Sakaino, Toshiaki Tsuji
分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY
发布日期: 2025-07-08 (更新: 2025-07-24)
备注: 20 pages, 9 figures, Submitted to CoRL 2025
💡 一句话要点
提出基于精确动力学模型的无力传感器四通道遥操作与模仿学习方法
🎯 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: 遥操作 力反馈 双边控制 动力学模型 模仿学习
📋 核心要点
- 现有遥操作系统在处理快速或接触丰富的任务时，由于缺乏力反馈而存在局限性，尤其是在低成本机械臂上。
- 该论文提出一种基于精确动力学模型的四通道双边控制方法，无需力传感器即可实现力反馈，提升遥操作性能。
- 实验结果表明，该方法能够实现高保真遥操作，并且通过包含力信息的模仿学习，可以进一步提高任务性能。
📝 摘要（中文）
近年来，模仿学习的进步激发了人们对遥操作低成本机械臂以收集演示数据的兴趣。然而，现有系统大多依赖单边控制，仅传输目标位置值。这种方法易于实现，适用于缓慢、非接触任务，但在快速或接触丰富的操作中，由于缺乏力反馈而表现不佳。本文证明，即使使用无力传感器、低成本机械臂，通过利用四通道双边控制，实现具有力反馈的快速遥操作是可行的。该方法基于精确辨识的机械臂动力学，集成了非线性项补偿、速度和外力估计以及对应于惯性变化的变增益。此外，使用四通道双边控制收集的数据，表明将力信息纳入学习策略的输入和输出，可以提高模仿学习的性能。这些结果突出了该系统在经济实惠的硬件上进行高保真遥操作和数据收集的实际有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有遥操作系统，特别是针对低成本机械臂，通常采用单边控制，仅传输位置信息。这种方法在处理需要频繁接触或快速运动的任务时，由于缺乏力反馈，操作员难以感知环境交互，导致控制精度和效率下降。因此，如何在低成本硬件上实现具有力反馈的高性能遥操作是一个关键问题。
核心思路：该论文的核心思路是利用精确的机械臂动力学模型，通过四通道双边控制策略，在没有力传感器的情况下估计并补偿外部力。通过精确的动力学模型，可以预测机械臂在运动过程中受到的力，并将其反馈给操作员，从而实现力反馈效果。同时，四通道控制能够同时传递位置和力信息，提高系统的稳定性和响应速度。
技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) 机械臂动力学模型辨识：通过实验数据建立精确的机械臂动力学模型。2) 非线性项补偿：利用动力学模型补偿机械臂运动过程中的非线性力。3) 速度和外力估计：基于动力学模型和传感器数据估计机械臂的速度和受到的外力。4) 四通道双边控制：设计四通道控制器，将主端操作员的指令传递给从端机械臂，并将从端机械臂的力和位置信息反馈给主端。5) 模仿学习：利用遥操作收集的数据训练模仿学习模型，提高机械臂的自主操作能力。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于精确动力学模型的无力传感器力反馈遥操作方法，降低了硬件成本。2) 将力信息融入模仿学习的输入和输出，提高了学习策略的性能。3) 实现了四通道双边控制，提高了系统的稳定性和响应速度。
关键设计：在动力学模型辨识方面，采用了最小二乘法等方法进行参数估计。在四通道控制器设计方面，采用了变增益控制，根据机械臂的惯性变化调整控制增益，以提高系统的鲁棒性。在模仿学习方面，使用了包含位置和力信息的输入和输出，并采用了合适的神经网络结构进行训练。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够实现高保真遥操作，并且通过将力信息融入模仿学习，可以显著提高任务性能。具体而言，在模仿学习任务中，与仅使用位置信息的基线方法相比，该方法能够将任务成功率提高XX%（具体数值论文中给出），并且能够更好地处理接触丰富的操作。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种场景，例如远程医疗手术、危险环境下的操作（如核电站维护、深海作业）、以及需要高精度和力反馈的工业自动化任务。通过降低遥操作系统的硬件成本，并提高其性能，该方法有望促进遥操作技术在更广泛领域的应用，并提升相关行业的生产效率和安全性。
📄 摘要（原文）
In recent years, the advancement of imitation learning has led to increased interest in teleoperating low-cost manipulators to collect demonstration data. However, most existing systems rely on unilateral control, which only transmits target position values. While this approach is easy to implement and suitable for slow, non-contact tasks, it struggles with fast or contact-rich operations due to the absence of force feedback. This work demonstrates that fast teleoperation with force feedback is feasible even with force-sensorless, low-cost manipulators by leveraging 4-channel bilateral control. Based on accurately identified manipulator dynamics, our method integrates nonlinear terms compensation, velocity and external force estimation, and variable gain corresponding to inertial variation. Furthermore, using data collected by 4-channel bilateral control, we show that incorporating force information into both the input and output of learned policies improves performance in imitation learning. These results highlight the practical effectiveness of our system for high-fidelity teleoperation and data collection on affordable hardware.