Prescribed Performance Control of Deformable Object Manipulation in Spatial Latent Space

📄 arXiv: 2510.14234v1 📥 PDF

作者: Ning Han, Gu Gong, Bin Zhang, Yuexuan Xu, Bohan Yang, Yunhui Liu, David Navarro-Alarcon

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-10-16

💡 一句话要点

提出一种基于空间潜在空间的柔性物体操作预定性能控制方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 柔性物体操作 深度学习 关键点提取 预定性能控制 障碍李雅普诺夫函数 视觉伺服 形变雅可比矩阵

📋 核心要点

  1. 柔性物体操作因其高维状态空间和复杂动力学而极具挑战，现有方法难以有效控制。
  2. 该方法利用深度学习提取关键点坐标作为特征，简化为视觉伺服问题，并结合预定性能控制。
  3. 实验验证了该方法在柔性物体操作中的有效性和鲁棒性，并进行了稳定性分析。

📝 摘要（中文）

由于无限维状态空间和复杂的形变动力学，操纵三维(3D)柔性物体对机器人系统提出了重大挑战。本文提出了一种新颖的无模型方法，用于对关键点施加约束的形状控制。与依赖特征降维的现有方法不同，该控制器利用关键点的坐标作为特征向量，这些关键点是使用深度学习方法从柔性物体的点云中提取的。这种方法不仅降低了特征空间的维度，而且保留了物体的空间信息。通过提取关键点，柔性物体的操作被简化为视觉伺服问题，其中形状动力学使用形变雅可比矩阵描述。为了提高控制精度，通过集成障碍李雅普诺夫函数(BLF)来强制约束关键点，从而开发了一种预定的性能控制方法。使用李雅普诺夫方法严格分析和验证了闭环系统的稳定性。实验结果进一步证明了该方法的有效性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决三维柔性物体操作中的形状控制问题，特别是在对关键点施加约束的情况下。现有方法通常依赖于特征降维，可能丢失重要的空间信息，或者难以处理柔性物体的复杂形变动力学。这些痛点导致控制精度和鲁棒性不足。

核心思路：论文的核心思路是将柔性物体的操作简化为一个视觉伺服问题。通过深度学习方法提取柔性物体点云的关键点坐标，并将这些坐标作为特征向量。这种方法既降低了特征空间的维度，又保留了物体的空间信息。然后，利用形变雅可比矩阵描述形状动力学，并设计控制器实现对关键点的精确控制。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 使用深度学习模型从柔性物体的点云中提取关键点坐标。2) 利用关键点坐标构建特征向量。3) 建立基于形变雅可比矩阵的形状动力学模型。4) 设计预定性能控制器，该控制器集成了障碍李雅普诺夫函数(BLF)以强制约束关键点。5) 进行闭环系统的稳定性分析。

关键创新：最重要的技术创新点在于将深度学习的关键点提取与预定性能控制相结合，实现对柔性物体形状的精确控制。与现有方法相比，该方法无需进行复杂的模型辨识，而是直接利用数据驱动的方式学习关键特征，并结合BLF保证控制性能。

关键设计：关键设计包括：1) 深度学习模型的选择和训练，用于准确提取关键点坐标。2) 形变雅可比矩阵的估计方法，用于描述形状动力学。3) 预定性能控制器的参数设置，包括BLF的参数选择，以保证控制性能和稳定性。损失函数的设计需要考虑关键点的约束和控制精度。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够有效地控制柔性物体的形状，并满足对关键点的约束。通过集成障碍李雅普诺夫函数，保证了闭环系统的稳定性。与现有方法相比，该方法在控制精度和鲁棒性方面均有显著提升。具体的性能数据（例如，控制误差、收敛速度等）和对比基线（例如，传统的PID控制、基于模型的控制方法等）在论文中进行了详细的展示和比较。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗手术机器人、服装设计与制造、食品加工等领域。在医疗领域，可以实现对人体软组织的精确操作，提高手术精度和安全性。在服装设计与制造领域，可以实现对柔性材料的自动化裁剪和缝纫。在食品加工领域，可以实现对易变形食品的自动化处理，提高生产效率和产品质量。未来，该技术有望进一步拓展到更多需要精确操作柔性物体的领域。

📄 摘要（原文）

Manipulating three-dimensional (3D) deformable objects presents significant challenges for robotic systems due to their infinite-dimensional state space and complex deformable dynamics. This paper proposes a novel model-free approach for shape control with constraints imposed on key points. Unlike existing methods that rely on feature dimensionality reduction, the proposed controller leverages the coordinates of key points as the feature vector, which are extracted from the deformable object's point cloud using deep learning methods. This approach not only reduces the dimensionality of the feature space but also retains the spatial information of the object. By extracting key points, the manipulation of deformable objects is simplified into a visual servoing problem, where the shape dynamics are described using a deformation Jacobian matrix. To enhance control accuracy, a prescribed performance control method is developed by integrating barrier Lyapunov functions (BLF) to enforce constraints on the key points. The stability of the closed-loop system is rigorously analyzed and verified using the Lyapunov method. Experimental results further demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method.