Building Gradient by Gradient: Decentralised Energy Functions for Bimanual Robot Assembly

📄 arXiv: 2510.04696v2 📥 PDF

作者: Alexander L. Mitchell, Joe Watson, Ingmar Posner

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-06 (更新: 2025-12-08)

备注: 8 pages, 7 figures, 1 table

💡 一句话要点

提出一种分散式梯度能量函数，用于双臂机器人装配中的快速重规划。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 双臂机器人 机器人装配 任务规划 运动规划 能量函数 梯度下降 分散式控制

📋 核心要点

  1. 双臂装配中，现有任务和运动规划方法在面对扰动时收敛速度慢，难以快速重规划。
  2. 提出一种分散式梯度框架，通过自适应势函数自动组合，实现分段连续能量函数。
  3. 实验表明，该方法能有效解决长程任务，并能扩展到物理双臂装配任务中。

📝 摘要（中文）

双臂装配面临诸多挑战，包括高层序列规划、多机器人协调以及低层、富含接触的操作，如部件配合。任务和运动规划（TAMP）方法虽然有效，但在适应需要新的任务序列和优化的扰动时，收敛速度可能过慢。这些情况在公差配合装配中很常见，因为摩擦或变形等难以建模的动力学需要快速重规划和重试。此外，为装配定义显式任务序列可能很繁琐，限制了任务重规划的灵活性。为了简化规划，我们引入了一种分散式梯度框架，该框架通过自适应势函数的自动组合使用分段连续能量函数。这种方法仅使用近视优化生成子目标，而不是长程规划。由于能量函数的结构和适应性，它在解决长程任务方面表现出有效性。我们证明了我们的方法可以扩展到物理双臂装配任务，用于构建公差配合装配。在这些实验中，我们发现我们的基于梯度的快速重规划框架以涌现的方式生成自动重试、协调运动和自主移交。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决双臂机器人装配中，由于环境扰动和模型不确定性导致的任务重规划问题。现有方法，如任务和运动规划（TAMP），在需要调整任务序列和优化时，收敛速度慢，难以满足高精度装配的需求。此外，显式定义任务序列缺乏灵活性，限制了机器人对环境变化的适应能力。

核心思路：论文的核心思路是利用分散式梯度能量函数，通过自适应势函数的组合，引导机器人完成装配任务。这种方法避免了长程规划，而是通过近视优化生成子目标，从而实现快速重规划和对环境变化的适应。能量函数的结构和自适应性保证了任务的完成。

技术框架：该框架主要包含以下几个部分：1) 定义装配任务的能量函数，该函数由多个自适应势函数组成，每个势函数对应一个子目标；2) 使用梯度下降法，基于当前状态和能量函数，计算机器人的运动方向和速度；3) 根据环境反馈，动态调整势函数的参数，以适应环境变化和模型不确定性；4) 通过分散式控制，实现双臂机器人的协调运动和自主移交。

关键创新：最重要的技术创新点在于使用分散式梯度能量函数进行任务规划。与传统的TAMP方法相比，该方法不需要显式定义任务序列，而是通过能量函数的引导，使机器人能够自主地完成装配任务。此外，自适应势函数的设计使得机器人能够快速适应环境变化和模型不确定性。

关键设计：能量函数的设计是关键。每个势函数都对应一个子目标，例如，将一个部件移动到目标位置。势函数的参数可以根据环境反馈进行调整，例如，如果机器人检测到障碍物，可以调整势函数的形状，以避开障碍物。此外，论文还设计了一种分散式控制策略，使得双臂机器人能够协调运动，并实现自主移交。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够成功地完成公差配合装配任务，并且能够自动生成重试、协调运动和自主移交等行为。与传统的TAMP方法相比，该方法能够更快地适应环境变化，并具有更高的鲁棒性。具体性能数据未知，但论文强调了其快速重规划框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高精度和高灵活性的机器人装配任务中，例如汽车制造、航空航天、电子产品组装等。该方法能够提高装配效率，降低人工干预，并增强机器人对环境变化的适应能力。未来，该方法有望扩展到更复杂的机器人操作任务中，例如医疗手术、灾难救援等。

📄 摘要（原文）

There are many challenges in bimanual assembly, including high-level sequencing, multi-robot coordination, and low-level, contact-rich operations such as component mating. Task and motion planning (TAMP) methods, while effective in this domain, may be prohibitively slow to converge when adapting to disturbances that require new task sequencing and optimisation. These events are common during tight-tolerance assembly, where difficult-to-model dynamics such as friction or deformation require rapid replanning and reattempts. Moreover, defining explicit task sequences for assembly can be cumbersome, limiting flexibility when task replanning is required. To simplify this planning, we introduce a decentralised gradient-based framework that uses a piecewise continuous energy function through the automatic composition of adaptive potential functions. This approach generates sub-goals using only myopic optimisation, rather than long-horizon planning. It demonstrates effectiveness at solving long-horizon tasks due to the structure and adaptivity of the energy function. We show that our approach scales to physical bimanual assembly tasks for constructing tight-tolerance assemblies. In these experiments, we discover that our gradient-based rapid replanning framework generates automatic retries, coordinated motions and autonomous handovers in an emergent fashion.