Explainable Neural Inverse Kinematics for Obstacle-Aware Robotic Manipulation: A Comparative Analysis of IKNet Variants

📄 arXiv: 2512.23312v1 📥 PDF

作者: Sheng-Kai Chen, Yi-Ling Tsai, Chun-Chih Chang, Yan-Chen Chen, Po-Chiang Lin

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-12-29

备注: 27 pages, 16 figures

💡 一句话要点

提出基于可解释AI的逆运动学框架，提升机器人操作的安全性和透明度。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 逆运动学 可解释AI 机器人操作 避障 SHAP值

📋 核心要点

  1. 深度神经网络加速了逆运动学推理，但其不透明性与负责任AI监管中对透明度和安全性的要求相悖。
  2. 该研究提出一种可解释的逆运动学框架，结合SHAP值归因和物理避障评估，提升模型透明度和安全性。
  3. 通过在模拟环境中进行障碍物规避测试，验证了该框架能够揭示隐藏的失效模式，并指导架构改进。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种以可解释性为中心的逆运动学(IK)工作流程，该流程将Shapley值归因与基于物理的避障评估相结合，应用于ROBOTIS OpenManipulator-X机械臂。在原始IKNet的基础上，训练了两个轻量级变体——具有残差连接的改进IKNet和具有位置-方向解耦的Focused IKNet，使用大规模合成姿态-关节数据集。采用SHAP来推导全局和局部重要性排序，而InterpretML工具包可视化了部分依赖模式，揭示了笛卡尔姿态和关节角度之间的非线性耦合。为了连接算法洞察力和机器人安全性，将每个网络嵌入到模拟器中，使机械臂暴露于随机的单障碍物和多障碍物场景中；前向运动学、基于胶囊的碰撞检查和轨迹指标量化了归因平衡与物理间隙之间的关系。定性热图显示，在姿态维度上更均匀地分配重要性的架构往往保持更宽的安全裕度，而不会影响位置精度。综合分析表明，可解释AI(XAI)技术可以阐明隐藏的失效模式，指导架构改进，并为基于学习的IK提供避障部署策略。因此，所提出的方法为实现符合新兴负责任AI标准的、可信赖的、数据驱动的操作提供了一条具体的途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决深度神经网络在逆运动学（IK）推理中的不透明性问题。现有基于深度学习的IK方法虽然速度快，但缺乏可解释性，难以满足机器人应用中对安全性和可靠性的要求，尤其是在存在障碍物的环境中，难以保证机械臂的安全运动。

核心思路：论文的核心思路是将可解释人工智能（XAI）技术，特别是SHAP值归因，与基于物理的避障评估相结合，以提高IK模型的透明度和安全性。通过分析模型对不同输入特征的依赖程度，揭示模型决策过程中的关键因素，并利用模拟环境评估模型在实际场景中的避障能力。

技术框架：整体框架包含三个主要部分：1) 基于合成数据集训练IKNet及其变体（Improved IKNet和Focused IKNet）；2) 使用SHAP值进行全局和局部重要性分析，并使用InterpretML可视化部分依赖关系；3) 在模拟环境中进行避障测试，通过前向运动学、碰撞检测和轨迹指标评估模型的性能。

关键创新：该研究的关键创新在于将XAI技术应用于逆运动学问题，并将其与物理仿真相结合，从而能够量化模型的可解释性与实际性能之间的关系。此外，论文还提出了两种轻量级的IKNet变体，旨在提高模型的效率和可解释性。

关键设计：论文中，Improved IKNet引入了残差连接，以提高模型的训练效率和性能；Focused IKNet则将位置和方向解耦，以提高模型的可解释性。在避障测试中，使用基于胶囊的碰撞检测方法，并设计了相应的轨迹指标来评估模型的避障能力。SHAP值用于评估每个输入特征对模型输出的影响，从而揭示模型决策过程中的关键因素。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过XAI技术可以揭示IK模型中隐藏的失效模式，并指导架构改进。定性热图显示，在姿态维度上更均匀地分配重要性的架构往往保持更宽的安全裕度，而不会影响位置精度。该研究验证了可解释AI技术在机器人逆运动学中的有效性，并为开发更安全、更可靠的机器人系统提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作场景，尤其是在需要高安全性和可靠性的环境中，如医疗机器人、工业机器人和家庭服务机器人。通过提高IK模型的可解释性，可以更容易地发现和解决潜在的安全问题，从而提高机器人的整体性能和用户信任度。此外，该方法还可以用于指导IK模型的架构设计和参数优化。

📄 摘要（原文）

Deep neural networks have accelerated inverse-kinematics (IK) inference to the point where low cost manipulators can execute complex trajectories in real time, yet the opaque nature of these models contradicts the transparency and safety requirements emerging in responsible AI regulation. This study proposes an explainability centered workflow that integrates Shapley-value attribution with physics-based obstacle avoidance evaluation for the ROBOTIS OpenManipulator-X. Building upon the original IKNet, two lightweight variants-Improved IKNet with residual connections and Focused IKNet with position-orientation decoupling are trained on a large, synthetically generated pose-joint dataset. SHAP is employed to derive both global and local importance rankings, while the InterpretML toolkit visualizes partial-dependence patterns that expose non-linear couplings between Cartesian poses and joint angles. To bridge algorithmic insight and robotic safety, each network is embedded in a simulator that subjects the arm to randomized single and multi-obstacle scenes; forward kinematics, capsule-based collision checks, and trajectory metrics quantify the relationship between attribution balance and physical clearance. Qualitative heat maps reveal that architectures distributing importance more evenly across pose dimensions tend to maintain wider safety margins without compromising positional accuracy. The combined analysis demonstrates that explainable AI(XAI) techniques can illuminate hidden failure modes, guide architectural refinements, and inform obstacle aware deployment strategies for learning based IK. The proposed methodology thus contributes a concrete path toward trustworthy, data-driven manipulation that aligns with emerging responsible-AI standards.