Multimodal Control of Manipulators: Coupling Kinematics and Vision for Self-Driving Laboratory Operations

📄 arXiv: 2512.03630v1 📥 PDF

作者: Shifa Sulaiman, Amarnath H, Simon Bogh, Naresh Marturi

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-03

💡 一句话要点

针对冗余机械臂，提出基于雅可比矩阵的运动规划方案，用于自动化实验室操作。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机械臂控制 运动规划 雅可比矩阵 逆运动学 RRT*算法

📋 核心要点

  1. 现有机械臂运动规划方法在处理冗余机械臂和复杂环境时存在挑战，难以保证轨迹的平滑性和关节运动的稳定性。
  2. 论文提出基于雅可比矩阵的运动规划方案，结合RRT*算法进行轨迹规划，并使用螺旋理论进行运动学建模，从而实现精确控制。
  3. 通过仿真实验，分析了三种雅可比矩阵逆解方法（JT、PI、DLS）的性能，为不同任务选择合适的逆解技术提供了依据。

📝 摘要（中文）

本文研究了基于雅可比矩阵的三种运动规划方案，用于控制带有耦合手指夹持器的冗余机械臂沿给定轨迹运动。采用RRT*算法进行轨迹规划，并基于螺旋理论的正运动学方程求解机械臂和夹持器的关节解。逆解分别使用三种基于雅可比矩阵的方法计算：雅可比转置（JT）、伪逆（PI）和阻尼最小二乘（DLS）法。利用螺旋理论公式获得了机械臂和夹持器的空间雅可比矩阵和可操作性度量。分析了生成轨迹的平滑性和RMSE误差，以及关节运动的速度连续性、加速度曲线、加加速度和急动度值，以确定适用于给定任务的有效运动规划方法。通过仿真研究分析了上述运动规划方案的优缺点，以确定适合任务的逆解技术。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决冗余机械臂在自动化实验室操作中的运动规划问题。现有方法在处理冗余自由度时，难以保证轨迹的平滑性、关节运动的连续性以及避免奇异点，从而影响任务的执行效率和精度。

核心思路：论文的核心思路是将轨迹规划与逆运动学解耦，首先使用RRT*算法生成全局最优轨迹，然后利用基于雅可比矩阵的方法求解逆运动学，从而将期望的末端执行器轨迹转换为关节空间的运动指令。通过比较不同的雅可比矩阵逆解方法，找到最适合特定任务的方案。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 轨迹规划模块：使用RRT*算法生成从起始位姿到目标位姿的平滑轨迹。2) 运动学建模模块：基于螺旋理论建立机械臂和夹持器的运动学模型，包括正运动学和雅可比矩阵。3) 逆运动学求解模块：分别使用雅可比转置（JT）、伪逆（PI）和阻尼最小二乘（DLS）三种方法求解逆运动学，得到关节空间的运动指令。4) 性能评估模块：分析生成轨迹的平滑性、RMSE误差，以及关节运动的速度连续性、加速度曲线、加加速度和急动度值。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 比较了三种不同的雅可比矩阵逆解方法在冗余机械臂运动规划中的性能，为不同任务选择合适的逆解技术提供了依据。2) 将螺旋理论应用于机械臂和夹持器的运动学建模，提高了模型的精度和鲁棒性。3) 综合考虑了轨迹的平滑性、关节运动的连续性以及奇异点规避等因素，提高了运动规划的质量。

关键设计：论文的关键设计包括：1) RRT*算法的参数设置，如步长、采样策略等，影响轨迹的质量和搜索效率。2) 雅可比矩阵逆解方法的阻尼系数设置，影响奇异点附近的运动性能。3) 性能评估指标的选择，如RMSE误差、速度连续性、加速度曲线等，影响运动规划方案的评价结果。

📊 实验亮点

论文通过仿真实验，对比了三种雅可比矩阵逆解方法（JT、PI、DLS）的性能。实验结果表明，DLS方法在奇异点附近具有更好的鲁棒性，能够生成更平滑的轨迹和更稳定的关节运动。此外，论文还分析了不同方法在轨迹跟踪精度、计算效率等方面的差异，为实际应用提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化实验室、智能制造、医疗机器人等领域。通过精确控制机械臂的运动，可以实现自动化实验流程、提高生产效率、降低人工成本。例如，在药物研发中，可以利用该技术实现自动化配液、移液等操作，加速药物筛选过程。在医疗领域，可以应用于手术机器人，提高手术精度和安全性。

📄 摘要（原文）

Motion planning schemes are used for planning motions of a manipulator from an initial pose to a final pose during a task execution. A motion planning scheme generally comprises of a trajectory planning method and an inverse kinematic solver to determine trajectories and joints solutions respectively. In this paper, 3 motion planning schemes developed based on Jacobian methods are implemented to traverse a redundant manipulator with a coupled finger gripper through given trajectories. RRT* algorithm is used for planning trajectories and screw theory based forward kinematic equations are solved for determining joint solutions of the manipulator and gripper. Inverse solutions are computed separately using 3 Jacobian based methods such as Jacobian Transpose (JT), Pseudo Inverse (PI), and Damped Least Square (DLS) methods. Space Jacobian and manipulability measurements of the manipulator and gripper are obtained using screw theory formulations. Smoothness and RMSE error of generated trajectories and velocity continuity, acceleration profile, jerk, and snap values of joint motions are analysed for determining an efficient motion planning method for a given task. Advantages and disadvantages of the proposed motion planning schemes mentioned above are analysed using simulation studies to determine a suitable inverse solution technique for the tasks.