Adaptive Inverse Kinematics Framework for Learning Variable-Length Tool Manipulation in Robotics

📄 arXiv: 2510.26551v1 📥 PDF

作者: Prathamesh Kothavale, Sravani Boddepalli

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-30

备注: 10 pages, 5 figures. Demonstrates a reinforcement learning framework for adaptive tool manipulation with variable-length extensions

💡 一句话要点

提出自适应逆运动学框架，用于机器人学习变长工具操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人 逆运动学 工具操作 仿真学习 技能迁移

📋 核心要点

  1. 传统机器人对自身运动学的理解有限，难以有效利用工具，本研究旨在解决这一问题。
  2. 该框架通过扩展机器人的逆运动学求解器，使其能够学习使用不同长度工具的动作序列。
  3. 实验表明，该方法能够成功地将仿真学习的技能迁移到真实世界，并取得了较低的误差。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的机器人工具操作框架，旨在扩展机器人逆运动学求解器的能力，使其能够学习使用不同长度工具的顺序动作。该框架模拟学习动作轨迹与工具的集成，并通过实验验证了从仿真到真实世界的技能迁移。实验结果表明，扩展后的逆运动学求解器误差率低于1厘米，训练策略在仿真中达到平均8厘米的误差。该模型在使用两种不同长度工具时表现几乎相同。这项研究为探索工具使用的四个基本方面提供了潜在的进步，使机器人能够掌握各种任务中复杂的工具操作。

🔬 方法详解

问题定义：传统机器人缺乏对自身运动学的深入理解，导致它们在工具使用方面受到限制，无法灵活地适应不同长度的工具，也难以执行复杂的工具操作序列。现有的方法通常依赖于预编程的任务，缺乏泛化能力和适应性。

核心思路：本文的核心思路是扩展机器人的逆运动学求解器，使其能够学习使用不同长度工具的动作序列。通过将仿真学习的动作轨迹与工具集成，机器人可以学习到更灵活、更具适应性的工具操作技能。这种方法允许机器人根据任务需求选择合适的工具，并确定最佳的工具姿态。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 扩展的逆运动学求解器，用于计算机器人在使用不同长度工具时的关节角度；2) 仿真环境，用于训练机器人学习工具操作的动作轨迹；3) 技能迁移模块，用于将仿真学习的技能迁移到真实世界；4) 评估模块，用于评估机器人在真实世界中的工具操作性能。整体流程是：首先在仿真环境中训练机器人，然后将训练好的策略迁移到真实机器人上，最后评估机器人在真实环境中的性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于扩展了逆运动学求解器，使其能够处理变长工具的操作。传统的逆运动学求解器通常只能处理固定长度的工具，而该方法通过引入工具长度作为参数，使得机器人可以根据不同的工具长度调整自身的运动轨迹。此外，该方法还采用了仿真学习的方式，避免了在真实环境中进行大量的实验。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数和网络结构的具体细节，这些信息可能在补充材料或后续研究中给出。但可以推测，损失函数可能包含对目标位置的误差项、对关节角度的约束项，以及对动作平滑性的约束项。网络结构可能采用循环神经网络（RNN）或Transformer等序列模型，用于学习工具操作的动作轨迹。

📊 实验亮点

实验结果表明，扩展后的逆运动学求解器误差率低于1厘米，训练策略在仿真中达到平均8厘米的误差。更重要的是，该模型在使用两种不同长度工具时表现几乎相同，这表明该方法具有良好的泛化能力，能够适应不同长度的工具。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人进行工具操作的领域，例如：自动化装配、医疗手术、建筑施工等。通过使机器人能够灵活地使用不同长度的工具，可以提高生产效率、降低人工成本，并改善工作环境。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的工具操作任务，例如：多工具协同操作、复杂环境下的工具操作等。

📄 摘要（原文）

Conventional robots possess a limited understanding of their kinematics and are confined to preprogrammed tasks, hindering their ability to leverage tools efficiently. Driven by the essential components of tool usage - grasping the desired outcome, selecting the most suitable tool, determining optimal tool orientation, and executing precise manipulations - we introduce a pioneering framework. Our novel approach expands the capabilities of the robot's inverse kinematics solver, empowering it to acquire a sequential repertoire of actions using tools of varying lengths. By integrating a simulation-learned action trajectory with the tool, we showcase the practicality of transferring acquired skills from simulation to real-world scenarios through comprehensive experimentation. Remarkably, our extended inverse kinematics solver demonstrates an impressive error rate of less than 1 cm. Furthermore, our trained policy achieves a mean error of 8 cm in simulation. Noteworthy, our model achieves virtually indistinguishable performance when employing two distinct tools of different lengths. This research provides an indication of potential advances in the exploration of all four fundamental aspects of tool usage, enabling robots to master the intricate art of tool manipulation across diverse tasks.