Sensor-Space Based Robust Kinematic Control of Redundant Soft Manipulator by Learning
作者: Yinan Meng, Kun Qian, Jiong Yang, Renbo Su, Zhenhong Li, Charlie C. L. Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-19
💡 一句话要点
提出基于传感器空间的模仿学习控制框架，实现冗余软体机器人在受限环境下的鲁棒运动控制。
🎯 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: 软体机器人 运动学控制 模仿学习 强化学习 传感器空间 Sim-to-Real 受限环境
📋 核心要点
- 软体机器人在受限环境下的运动控制面临未知载荷引起的形变和执行器饱和等挑战。
- 提出基于传感器空间的模仿学习框架，结合强化学习和生成对抗模仿学习，实现鲁棒控制。
- 通过预处理的sim-to-real迁移，实现零样本真实世界部署，并在实验中验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
冗余软体机器人具有内在柔顺性和高自由度，便于安全交互和灵活的任务执行。然而，有效的运动学控制仍然极具挑战性，因为它必须处理由未知外部载荷引起的变形，并避免由于不正确的零空间调节而导致的执行器饱和——尤其是在受限环境中。本文提出了一种基于传感器空间模仿学习的运动学控制（SS-ILKC）框架，以实现在执行器饱和和受限环境约束下的鲁棒运动学控制。我们采用了一种双重学习策略：基于强化学习原理的多目标传感器空间控制框架在模拟中进行训练，以开发开放空间的鲁棒控制策略，而生成对抗模仿学习方法能够从稀疏的专家演示中进行有效的策略学习，用于受限空间。为了实现零样本真实世界部署，提出了一种预处理的sim-to-real迁移机制，以减轻模拟到现实的差距，并准确地表征执行器饱和限制。实验结果表明，我们的方法可以有效地控制气动软体机器人，在未知的载荷条件下，在受限环境中实现精确的路径跟踪和物体操作。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决冗余软体机器人在受限环境中运动控制的难题。现有方法难以同时处理未知外部载荷引起的形变、避免执行器饱和，以及满足环境约束。尤其是在狭小空间内，这些问题会显著降低控制精度和任务执行的可靠性。
核心思路：论文的核心思路是利用模仿学习，从专家演示中学习在受限环境下的控制策略。同时，结合强化学习在模拟环境中训练鲁棒的控制策略，并利用传感器空间作为控制输入，从而减少对精确模型的需求，提高对外部扰动的适应性。
技术框架：SS-ILKC框架包含两个主要部分：1) 基于强化学习的多目标传感器空间控制，用于在开放空间中学习鲁棒控制策略；2) 基于生成对抗模仿学习（GAIL）的策略学习，用于从稀疏的专家演示中学习受限环境下的控制策略。此外，还包括一个预处理的sim-to-real迁移机制，用于将模拟环境中训练的策略迁移到真实世界。
关键创新：该方法的主要创新在于结合了强化学习和模仿学习，利用各自的优势来解决软体机器人在不同环境下的控制问题。强化学习用于学习开放空间的鲁棒策略，而模仿学习则用于学习受限环境下的专家策略。此外，基于传感器空间的控制方法降低了对精确模型的依赖，提高了对外部扰动的适应性。预处理的sim-to-real迁移机制则实现了零样本真实世界部署。
关键设计：在强化学习部分，使用了多目标奖励函数来鼓励机器人完成多个任务目标。在模仿学习部分，使用了生成对抗网络（GAN）来学习专家策略的分布，并训练机器人模仿该分布。Sim-to-real迁移部分，通过预处理模拟数据，例如添加噪声，来提高策略在真实世界的泛化能力。执行器饱和限制通过在训练过程中对动作进行裁剪来处理。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效地控制气动软体机器人在受限环境中进行精确的路径跟踪和物体操作，即使在未知的载荷条件下也能保持较高的控制精度。与传统的控制方法相比，该方法能够更好地处理执行器饱和问题，并具有更强的鲁棒性。具体性能数据（例如路径跟踪误差、操作成功率等）未在摘要中明确给出，需要在论文正文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于医疗机器人、康复机器人、工业装配等领域。软体机器人在这些领域中具有独特的优势，例如能够安全地与人体交互、适应复杂的工作环境等。该方法能够提高软体机器人在这些领域的应用可靠性和效率，例如在微创手术中进行精准操作，或在狭小空间内进行复杂装配。
📄 摘要（原文）
The intrinsic compliance and high degree of freedom (DoF) of redundant soft manipulators facilitate safe interaction and flexible task execution. However, effective kinematic control remains highly challenging, as it must handle deformations caused by unknown external loads and avoid actuator saturation due to improper null-space regulation - particularly in confined environments. In this paper, we propose a Sensor-Space Imitation Learning Kinematic Control (SS-ILKC) framework to enable robust kinematic control under actuator saturation and restrictive environmental constraints. We employ a dual-learning strategy: a multi-goal sensor-space control framework based on reinforcement learning principle is trained in simulation to develop robust control policies for open spaces, while a generative adversarial imitation learning approach enables effective policy learning from sparse expert demonstrations for confined spaces. To enable zero-shot real-world deployment, a pre-processed sim-to-real transfer mechanism is proposed to mitigate the simulation-to-reality gap and accurately characterize actuator saturation limits. Experimental results demonstrate that our method can effectively control a pneumatically actuated soft manipulator, achieving precise path-following and object manipulation in confined environments under unknown loading conditions.