Prescribed Performance Control of Deformable Object Manipulation in Spatial Latent Space
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形变物体操作预设性能控制方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 形变物体操作 预设性能控制 深度学习 视觉伺服 障碍李雅普诺夫函数
📋 核心要点
- 现有方法在处理形变物体操作时，难以应对其高维度状态空间和复杂的形变动力学。
- 该方法利用深度学习提取关键点坐标作为特征向量，简化了形变物体操作为视觉伺服问题。
- 通过结合障碍李雅普诺夫函数，实现了对关键点的预设性能控制，提高了控制精度和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
针对三维形变物体操作因其无限维状态空间和复杂形变动力学而面临的挑战，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，这些关键点是从形变物体的点云中使用深度学习方法提取的。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，形变物体的操作被简化为一个视觉伺服问题，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，从而开发了一种预设性能控制方法。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：论文旨在解决三维形变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，但可能丢失重要的空间信息，或者难以处理形变物体复杂的动力学特性。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形变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形变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形变物体的点云中提取关键点坐标。2) 利用提取的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) 设计预设性能控制器，该控制器集成了障碍李雅普诺夫函数，以确保关键点满足预设的约束条件。5) 通过李雅普诺夫方法分析闭环系统的稳定性。
关键创新：最重要的技术创新点在于将深度学习提取的关键点坐标与预设性能控制相结合。与传统的特征降维方法相比，该方法保留了更多的空间信息，从而提高了控制精度。此外，通过集成障碍李雅普诺夫函数，实现了对关键点的约束控制，保证了系统的安全性和可靠性。
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，需要保证其准确性和鲁棒性。3) 障碍李雅普诺夫函数的设计，需要确保其能够有效地约束关键点，并保证系统的稳定性。4) 预设性能指标的选取，需要根据具体的应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效地控制形变物体的形状，并满足预设的约束条件。与传统的控制方法相比，该方法具有更高的控制精度和鲁棒性。具体而言，在关键点的跟踪误差方面，该方法能够将误差控制在预设的范围内，并且对外部干扰具有较强的抵抗能力。实验还验证了闭环系统的稳定性，证明了该方法在实际应用中的可行性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于柔性物体的自动化装配、医疗手术机器人、以及其他需要精确控制形变物体的场景。例如，在外科手术中，可以利用该方法精确控制手术器械对软组织进行操作，从而提高手术的精度和安全性。在工业制造中，可以用于自动化地装配柔性部件，提高生产效率和产品质量。未来，该技术有望在更多领域得到应用，例如智能家居、人机交互等。
📄 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.