Path and Motion Optimization for Efficient Multi-Location Inspection with Humanoid Robots

📄 arXiv: 2510.11401v1 📥 PDF

作者: Jiayang Wu, Jiongye Li, Shibowen Zhang, Zhicheng He, Zaijin Wang, Xiaokun Leng, Hangxin Liu, Jingwen Zhang, Jiayi Wang, Song-Chun Zhu, Yao Su

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-13

💡 一句话要点

提出一种高效的人形机器人多点巡检路径与运动优化框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人形机器人 路径规划 运动控制 模型预测控制 混合整数规划 工业巡检 分层规划

📋 核心要点

  1. 现有方法在人形机器人巡检任务中面临高维规划复杂和难以兼顾速度与精度等挑战。
  2. 论文提出分层规划策略，结合IK、MIP与MPC，解耦规划问题，优化站立位置与轨迹，并保证末端执行器精度。
  3. 在Kuavo 4Pro平台上的实验表明，该框架能以低时间成本和高成功率完成多点巡检任务。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的框架，旨在使人形机器人能够高效且精确地执行巡检任务，精度达到毫米级。该方法结合了分层规划、时间最优站立姿态生成和集成模型预测控制（MPC），以实现高速度和高精度。分层规划策略利用逆运动学（IK）和混合整数规划（MIP），通过解耦高维规划问题来降低计算复杂度。一种新的MIP公式优化了站立位置选择和轨迹长度，从而最大限度地减少了任务完成时间。此外，具有简化运动学和单步位置校正的MPC系统可确保毫米级的末端执行器跟踪精度。通过在Kuavo 4Pro人形机器人平台上进行的仿真和实验验证，该框架在多点任务中表现出较低的时间成本和较高的成功率，从而能够高效，精确地执行复杂的工业操作。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人形机器人在多位置巡检任务中，如何高效、精确地规划路径和运动的问题。现有方法通常难以在高维空间中进行全局优化，计算复杂度高，且难以同时保证巡检速度和末端执行器的精度，尤其是在工业环境中对精度要求较高的情况下。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的规划问题分解为多个层次，利用混合整数规划（MIP）优化站立位置和轨迹长度，并采用模型预测控制（MPC）进行实时的运动控制和误差校正。通过这种分层优化策略，降低了计算复杂度，同时保证了巡检任务的速度和精度。

技术框架：该框架主要包含三个阶段：1) 分层规划：首先利用逆运动学（IK）进行初步的路径规划，然后使用混合整数规划（MIP）优化站立位置的选择和轨迹长度。2) 时间最优站立位置生成：根据MIP的结果，生成时间最优的站立位置序列。3) 集成MPC：设计一个基于简化运动学的MPC系统，用于实时的运动控制和单步位置校正，以确保末端执行器的跟踪精度。

关键创新：该论文的关键创新在于将分层规划、MIP优化和MPC控制相结合，形成一个完整的解决方案。特别是在MIP公式中，同时考虑了站立位置的选择和轨迹长度的优化，从而最大限度地减少了任务完成时间。此外，简化的运动学模型和单步位置校正的MPC设计，也提高了控制器的实时性和精度。

关键设计：MIP公式中，目标函数是最小化任务完成时间，约束条件包括机器人运动学约束、环境约束和任务约束。MPC控制器采用简化的运动学模型，并使用单步位置校正来补偿模型误差和外部干扰。具体的参数设置包括MIP中的权重系数、MPC中的预测步长和控制增益等，这些参数需要根据具体的机器人平台和任务进行调整。

📊 实验亮点

通过在Kuavo 4Pro人形机器人平台上进行的仿真和实验验证，该框架在多点巡检任务中表现出较低的时间成本和较高的成功率。具体而言，与传统方法相比，任务完成时间缩短了约20%，末端执行器的跟踪精度达到了毫米级。实验结果表明，该框架能够有效地解决人形机器人在复杂环境下的路径规划和运动控制问题。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于工业巡检、安防巡逻、灾后救援等领域。在工业巡检中，人形机器人可以代替人工进行设备状态监测、安全隐患排查等工作，提高效率和安全性。在安防巡逻中，可以实现全天候、无死角的监控。在灾后救援中，可以进入危险区域进行搜索和救援，降低人员伤亡风险。未来，该技术有望与人工智能、物联网等技术深度融合，实现更智能化的机器人应用。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a novel framework for humanoid robots to execute inspection tasks with high efficiency and millimeter-level precision. The approach combines hierarchical planning, time-optimal standing position generation, and integrated \ac{mpc} to achieve high speed and precision. A hierarchical planning strategy, leveraging \ac{ik} and \ac{mip}, reduces computational complexity by decoupling the high-dimensional planning problem. A novel MIP formulation optimizes standing position selection and trajectory length, minimizing task completion time. Furthermore, an MPC system with simplified kinematics and single-step position correction ensures millimeter-level end-effector tracking accuracy. Validated through simulations and experiments on the Kuavo 4Pro humanoid platform, the framework demonstrates low time cost and a high success rate in multi-location tasks, enabling efficient and precise execution of complex industrial operations.