Autonomous Aerial Manipulation at Arbitrary Pose in SE(3) with Robust Control and Whole-body Planning

📄 arXiv: 2508.19608v1 📥 PDF

作者: Dongjae Lee, Byeongjun Kim, H. Jin Kim

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-27

💡 一句话要点

提出全向无人机操控框架以解决多旋翼操控局限问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 空中操控 几何鲁棒控制 全身运动规划 多旋翼无人机 复杂环境 优化算法 6D姿态 机器人操控

📋 核心要点

  1. 现有多旋翼操控器在执行复杂操控任务时，因其受限于小范围的滚转和俯仰角度而面临挑战。
  2. 本文提出了一种几何鲁棒控制和全身运动规划框架，使得全向空中操控器能够在任意姿态下稳定悬停并执行操控任务。
  3. 通过实验验证，该框架在接近90°和180°俯仰角度下成功完成了物体的抓取和拉动，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

基于传统多旋翼的空中操控器在小滚转和俯仰角度下进行操作受限。若多旋翼基座能够在任意方向悬停，机器人可以在$ ext{SE}(3)$的任意位置自由定位，显著扩展其操作空间并实现原本不可行的操控任务。本文提出了一种几何鲁棒控制和全身运动规划框架，旨在提升全向空中操控器的性能。首先，设计了适用于浮动基座的几何鲁棒控制器，以应对操控过程中机械臂运动和交互力对基座稳定性的影响。接着，提出了基于优化的两步全身运动规划方法，联合考虑浮动基座的姿态和机械臂的关节角度，从而有效利用整个配置空间。该方法能够在任意6D姿态下实现稳定悬停，并在障碍物附近自主进行复杂操控。实验结果表明，该框架在多种场景下均能成功完成抓取和拉动任务。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统多旋翼操控器在复杂操控任务中因姿态限制而导致的操作空间不足的问题。现有方法在执行高难度操控时，稳定性和灵活性不足，限制了应用场景。

核心思路：论文提出的几何鲁棒控制器能够使浮动基座在任意6D姿态下稳定悬停，同时设计了两步优化的全身运动规划方法，以联合考虑基座姿态和机械臂关节角度，从而提升操控能力。

技术框架：整体框架包括两个主要模块：几何鲁棒控制器和两步优化运动规划。首先，控制器确保基座在操控过程中的稳定性；其次，运动规划模块通过优化算法实现基座和机械臂的协调运动。

关键创新：最重要的创新在于提出了几何鲁棒控制与全身运动规划的结合，使得全向空中操控器能够在复杂环境中自主完成高难度操控任务，这在现有文献中尚属首次。

关键设计：在设计中，控制器的参数设置和优化算法的损失函数经过精心调整，以适应非凸和非欧几里得的搜索空间，确保了实时性和收敛性。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的框架在多种复杂场景下均能成功执行抓取和拉动任务，尤其在接近90°和180°的俯仰角度下，表现出优异的稳定性和灵活性，显著提升了操控精度和效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括物流配送、灾后救援、建筑施工等场景，能够显著提升无人机在复杂环境中的操控能力和灵活性。未来，该技术有望推动空中操控器在更多高难度任务中的应用，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Aerial manipulators based on conventional multirotors can conduct manipulation only in small roll and pitch angles due to the underactuatedness of the multirotor base. If the multirotor base is capable of hovering at arbitrary orientation, the robot can freely locate itself at any point in $\mathsf{SE}(3)$, significantly extending its manipulation workspace and enabling a manipulation task that was originally not viable. In this work, we present a geometric robust control and whole-body motion planning framework for an omnidirectional aerial manipulator (OAM). To maximize the strength of OAM, we first propose a geometric robust controller for a floating base. Since the motion of the robotic arm and the interaction forces during manipulation affect the stability of the floating base, the base should be capable of mitigating these adverse effects while controlling its 6D pose. We then design a two-step optimization-based whole-body motion planner, jointly considering the pose of the floating base and the joint angles of the robotic arm to harness the entire configuration space. The devised two-step approach facilitates real-time applicability and enhances convergence of the optimization problem with non-convex and non-Euclidean search space. The proposed approach enables the base to be stationary at any 6D pose while autonomously carrying out sophisticated manipulation near obstacles without any collision. We demonstrate the effectiveness of the proposed framework through experiments in which an OAM performs grasping and pulling of an object in multiple scenarios, including near $90^\circ$ and even $180^\circ$ pitch angles.