Imitation-Guided Bimanual Planning for Stable Manipulation under Changing External Forces
作者: Kuanqi Cai, Chunfeng Wang, Zeqi Li, Haowen Yao, Weinan Chen, Luis Figueredo, Aude Billard, Arash Ajoudani
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-23
期刊: IROS 2025
💡 一句话要点
提出模仿学习引导的双臂规划框架，提升动态环境下稳定操作的抓取过渡效率。
🎯 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: 双臂规划 模仿学习 抓取过渡 动态操作 机器人操作
📋 核心要点
- 现有抓取过渡策略难以兼顾变化的外部力和复杂的运动约束，导致动态环境下的机器人操作稳定性不足。
- 该框架利用模仿学习引导双臂规划，通过优化抓取过渡策略和运动性能，提升操作的稳定性和灵活性。
- 实验结果表明，该方法在抓取过渡效率和运动性能方面均有显著提升，尤其是在力密集型任务中。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种模仿学习引导的双臂规划框架，旨在提升动态环境中机器人操作的稳定性和灵活性。该框架集成了高效的抓取过渡策略和运动性能优化，以实现不同抓取类型之间的无缝切换。通过引入在抓取流形中采样稳定交点的策略，减少了单手和双手抓取之间过渡的计算成本和重复抓取效率低下问题。此外，分层双阶段运动架构结合了基于模仿学习的全局路径生成器和二次规划驱动的局部规划器，确保实时运动可行性、避障和卓越的可操作性。通过一系列力密集型任务的评估，证明了该方法在抓取过渡效率和运动性能方面均有显著提升。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决动态环境中机器人操作时，由于外部力的变化和复杂运动约束，导致现有抓取过渡策略无法有效维持稳定性和效率的问题。现有方法通常难以在不同抓取类型之间实现平滑过渡，且未能充分优化运动性能。
核心思路：论文的核心思路是结合模仿学习和优化方法，设计一个双臂规划框架，该框架能够学习人类操作的经验，并根据环境变化动态调整抓取策略和运动轨迹，从而实现稳定且高效的操作。通过模仿学习获得全局指导，再通过优化方法进行局部调整，以满足实时性和可行性要求。
技术框架：该框架包含两个主要组成部分：1) 抓取流形中的稳定交点采样策略，用于在单手和双手抓取之间进行无缝过渡；2) 分层双阶段运动架构，包括基于模仿学习的全局路径生成器和二次规划驱动的局部规划器。全局路径生成器负责生成粗略的运动轨迹，局部规划器则在此基础上进行优化，以确保运动可行性、避障和可操作性。
关键创新：该方法最重要的技术创新在于将模仿学习与优化方法相结合，实现了抓取策略和运动轨迹的自适应调整。与传统方法相比，该方法能够更好地应对动态环境中的外部干扰，并提高操作的稳定性和效率。此外，提出的稳定交点采样策略有效地减少了抓取过渡的计算成本。
关键设计：在抓取流形中采样稳定交点时，论文设计了一种特定的采样策略，以确保采样的抓取姿态具有较高的稳定性。在分层双阶段运动架构中，模仿学习模型采用了一种特定的网络结构，以学习人类操作的经验。二次规划驱动的局部规划器则采用了一种特定的目标函数，以优化运动轨迹的可行性、避障和可操作性。具体的参数设置和损失函数细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在抓取过渡效率和运动性能方面均有显著提升。与传统方法相比，该方法能够更有效地减少抓取过渡的计算成本和重复抓取次数，并提高运动轨迹的平滑性和可操作性。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要稳定操作的机器人应用场景，例如：在装配线上进行精密零件的组装，在医疗环境中进行辅助手术，以及在家庭服务中进行物品的搬运和整理。该方法能够提高机器人在动态环境中的适应性和操作效率，具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。
📄 摘要（原文）
Robotic manipulation in dynamic environments often requires seamless transitions between different grasp types to maintain stability and efficiency. However, achieving smooth and adaptive grasp transitions remains a challenge, particularly when dealing with external forces and complex motion constraints. Existing grasp transition strategies often fail to account for varying external forces and do not optimize motion performance effectively. In this work, we propose an Imitation-Guided Bimanual Planning Framework that integrates efficient grasp transition strategies and motion performance optimization to enhance stability and dexterity in robotic manipulation. Our approach introduces Strategies for Sampling Stable Intersections in Grasp Manifolds for seamless transitions between uni-manual and bi-manual grasps, reducing computational costs and regrasping inefficiencies. Additionally, a Hierarchical Dual-Stage Motion Architecture combines an Imitation Learning-based Global Path Generator with a Quadratic Programming-driven Local Planner to ensure real-time motion feasibility, obstacle avoidance, and superior manipulability. The proposed method is evaluated through a series of force-intensive tasks, demonstrating significant improvements in grasp transition efficiency and motion performance. A video demonstrating our simulation results can be viewed at \href{https://youtu.be/3DhbUsv4eDo}{\textcolor{blue}{https://youtu.be/3DhbUsv4eDo}}.