Shared Object Manipulation with a Team of Collaborative Quadrupeds

📄 arXiv: 2510.00682v1 📥 PDF

作者: Shengzhi Wang, Niels Dehio, Xuanqi Zeng, Xian Yang, Lingwei Zhang, Yun-Hui Liu, K. W. Samuel Au

分类: cs.RO, cs.MA, eess.SY

发布日期: 2025-10-01

备注: 8 pages, 9 figures, submitted to The 2026 American Control Conference

💡 一句话要点

提出基于腿式机器人团队的共享物体操作方法，解决复杂环境下的物体搬运问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多足机器人 协同操作 混合运动-力控制 力封闭抓取 机器人团队

📋 核心要点

  1. 多机械臂系统在处理大型物体时存在工作空间限制，难以适应复杂环境。
  2. 提出一种基于腿式机器人团队的混合运动-力控制方法，实现物体协同操作和运输。
  3. 通过仿真和实际实验验证了该方法在物体协同操作和运输方面的有效性和稳定性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用多足机器人团队处理大型物体的方案。现有研究多集中于多机械臂系统，但其工作空间受限。本文将经典的混合运动-力控制器扩展到腿式机械臂机器人团队，实现了力封闭抓取下刚性物体的协同操作。该方法使机器人能够灵活地协调运动，实现高效稳定的物体协同操作和运输，并通过大量的仿真和实际实验验证了其有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多足机器人团队在复杂环境中协同操作和搬运刚性物体的问题。现有方法，特别是多机械臂系统，在工作空间和灵活性方面存在局限性，难以适应非结构化或动态环境。因此，需要一种能够充分利用多足机器人运动能力，实现高效、稳定物体搬运的控制策略。

核心思路：论文的核心思路是将经典的混合运动-力控制器扩展到多足机器人团队。通过力封闭抓取，保证物体在操作过程中的稳定性。机器人团队通过协调运动，实现对物体的协同操作和运输。这种方法充分利用了腿式机器人的运动灵活性，使其能够在复杂环境中进行物体搬运。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 运动规划模块：负责生成每个机器人的运动轨迹，确保机器人团队能够协同完成物体搬运任务。2) 力控制模块：基于混合运动-力控制策略，控制机器人与物体之间的作用力，实现力封闭抓取。3) 通信模块：实现机器人之间的信息共享，确保机器人团队能够协同工作。4) 状态估计模块：估计物体和机器人的状态，为控制提供反馈。

关键创新：最重要的技术创新点在于将混合运动-力控制策略成功扩展到多足机器人团队。与传统的多机械臂系统相比，该方法具有更高的灵活性和适应性，能够更好地应对复杂环境。此外，论文还提出了一种新的力分配策略，确保机器人团队能够有效地协同工作，避免出现力冲突。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 混合运动-力控制器的参数调整，需要根据具体的机器人和物体特性进行优化。2) 力分配策略的设计，需要考虑机器人之间的运动学约束和动力学约束。3) 通信协议的设计，需要确保机器人之间能够实时共享信息。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知内容。

📊 实验亮点

论文通过大量的仿真和实际实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够实现高效稳定的物体协同操作和运输。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息在摘要中未提供，属于未知内容。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于物流、仓储、灾害救援等领域。例如，在物流和仓储中，多足机器人团队可以协同搬运大型货物，提高搬运效率。在灾害救援中，机器人团队可以进入危险区域，协同搬运救援物资或清理障碍物。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如建筑、农业等。

📄 摘要（原文）

Utilizing teams of multiple robots is advantageous for handling bulky objects. Many related works focus on multi-manipulator systems, which are limited by workspace constraints. In this paper, we extend a classical hybrid motion-force controller to a team of legged manipulator systems, enabling collaborative loco-manipulation of rigid objects with a force-closed grasp. Our novel approach allows the robots to flexibly coordinate their movements, achieving efficient and stable object co-manipulation and transport, validated through extensive simulations and real-world experiments.