Enhancing Autonomous Manipulator Control with Human-in-loop for Uncertain Assembly Environments
作者: Ashutosh Mishra, Shreya Santra, Hazal Gozbasi, Kentaro Uno, Kazuya Yoshida
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-15
备注: 6 pages, 7 figures. Manuscript accepted at the 2025 IEEE 21st International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2025)
DOI: 10.1109/CASE58245.2025.11163924
💡 一句话要点
提出人机协作控制方法，增强不确定环境下自主机械臂操作能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人机协作 自主机械臂 不确定环境 月球任务 数字孪生
📋 核心要点
- 现有自主机械臂在不确定环境中，如月球表面，面临沉陷、光照变化和载荷变化等挑战，导致操作可靠性降低。
- 该研究提出人机协作控制方法，结合人类的判断力和机器人的精确性，通过实时反馈和动态误差检测，提升操作的鲁棒性。
- 通过数字孪生仿真和实际环境测试，验证了该系统在模拟月球环境下的性能，证明其在极端条件下的可靠性。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种先进方法，旨在增强不确定和具有挑战性环境中的机器人操作能力，重点是人机协作（HITL）控制增强的自主操作，应用于月球任务。通过将人类决策与自主机器人功能相结合，该研究提高了空间应用的任务可靠性和效率。解决的关键任务是使用可扩展的梯状结构和具有实时反馈的机器人机械臂自主部署柔性太阳能电池板，以实现精确控制。机械臂传递位置和力矩数据，从而能够在部署期间进行动态误差检测和自适应控制。为了减轻沉陷、可变载荷和低光照条件的影响，采用了高效的运动规划策略，并辅以人工控制，使操作员能够在模糊场景中进行干预。数字孪生仿真通过实现持续反馈、迭代任务改进以及与部署流程的无缝集成来增强系统鲁棒性。该系统已经过测试，以验证其在模拟月球条件下的性能，并确保在极端光照、可变地形、变化的有效载荷和传感器限制下的可靠性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在不确定环境中，特别是月球表面，自主机械臂部署柔性太阳能电池板时面临的挑战。现有方法难以应对沉陷、可变载荷、低光照等因素，导致部署精度和可靠性不足。这些不确定性使得传统的自主控制算法难以有效工作。
核心思路：论文的核心思路是将人类操作员的判断力与自主机器人的精确控制相结合，形成人机协作控制系统。通过实时反馈机械臂的位置和力矩数据，人类操作员可以监控部署过程，并在出现异常或模糊情况时进行干预，从而提高系统的鲁棒性和可靠性。
技术框架：该系统的整体架构包括以下几个主要模块：1) 机器人机械臂，负责实际的太阳能电池板部署；2) 传感器系统，提供位置和力矩等实时反馈数据；3) 自主控制算法，负责基本的运动规划和控制；4) 人机交互界面，允许人类操作员监控和干预部署过程；5) 数字孪生仿真环境，用于测试和优化控制策略。整个流程是：自主控制算法先执行预定的部署任务，传感器实时反馈数据，如果出现异常或不确定情况，系统会提示人类操作员进行干预，操作员的指令会传递给机器人机械臂，从而实现协作控制。
关键创新：该论文的关键创新在于将人机协作控制应用于不确定环境下的自主机械臂操作。与传统的纯自主控制方法相比，该方法能够更好地应对环境变化和未知情况，提高任务的成功率和可靠性。此外，数字孪生仿真环境的引入也为系统的测试和优化提供了便利。
关键设计：论文中没有明确提及关键的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断，自主控制算法可能采用了自适应控制或鲁棒控制等方法，以应对环境的不确定性。人机交互界面的设计也至关重要，需要提供清晰的实时反馈信息，并允许操作员进行直观的控制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过模拟月球环境的实验验证了该系统的有效性。实验结果表明，在极端光照、可变地形和变化的有效载荷等条件下，该系统能够可靠地完成太阳能电池板的部署任务。虽然论文没有提供具体的性能数据和对比基线，但强调了该系统在应对不确定性方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种不确定环境下的自主机器人操作，例如太空探索、灾难救援、深海作业等。通过人机协作，可以提高机器人在复杂环境中的适应性和可靠性，降低操作风险，并扩展机器人的应用范围。未来，该技术有望应用于月球基地的建设和维护，以及其他星球的探索任务。
📄 摘要（原文）
This study presents an advanced approach to enhance robotic manipulation in uncertain and challenging environments, with a focus on autonomous operations augmented by human-in-the-loop (HITL) control for lunar missions. By integrating human decision-making with autonomous robotic functions, the research improves task reliability and efficiency for space applications. The key task addressed is the autonomous deployment of flexible solar panels using an extendable ladder-like structure and a robotic manipulator with real-time feedback for precision. The manipulator relays position and force-torque data, enabling dynamic error detection and adaptive control during deployment. To mitigate the effects of sinkage, variable payload, and low-lighting conditions, efficient motion planning strategies are employed, supplemented by human control that allows operators to intervene in ambiguous scenarios. Digital twin simulation enhances system robustness by enabling continuous feedback, iterative task refinement, and seamless integration with the deployment pipeline. The system has been tested to validate its performance in simulated lunar conditions and ensure reliability in extreme lighting, variable terrain, changing payloads, and sensor limitations.