Hierarchical Deformation Planning and Neural Tracking for DLOs in Constrained Environments
作者: Yunxi Tang, Tianqi Yang, Jing Huang, Xiangyu Chu, Kwok Wai Samuel Au
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-31
💡 一句话要点
提出一种分层规划与神经跟踪框架，用于约束环境中DLO操作
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 可变形线性物体 DLO操作 形变规划 神经跟踪 模型预测控制 约束环境 分层规划
📋 核心要点
- DLO操作因其高维状态空间和复杂动力学而极具挑战，现有方法难以兼顾全局规划和局部跟踪。
- 该论文提出一种分层规划与神经跟踪相结合的框架，利用空间路径集引导优化，并采用神经模型预测控制。
- 实验结果表明，该框架在约束DLO操作任务中表现出良好的性能，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
可变形线性物体(DLOs)的操作由于其固有的高维状态空间和复杂的形变动力学而面临重大挑战。现实工作空间中广泛存在的障碍进一步复杂化了DLO操作，需要高效的形变规划和鲁棒的形变跟踪。本文提出了一种用于约束环境中DLO操作的新框架。该框架结合了分层形变规划与神经跟踪，确保了全局形变合成和局部形变跟踪的可靠性能。具体而言，形变规划器首先生成一个空间路径集，该路径集固有地满足与DLO关键点路径相关的同伦约束。接下来，应用路径集引导的优化方法来合成DLO的最佳时间形变序列。在操作执行中，利用数据驱动的形变模型，设计了一种神经模型预测控制方法，以准确跟踪规划的DLO形变序列。所提出的框架在广泛的约束DLO操作任务中得到了验证。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决约束环境中可变形线性物体（DLOs）的操作问题。现有方法在处理DLOs时，难以同时实现高效的全局形变规划和鲁棒的局部形变跟踪，尤其是在存在障碍物的情况下，容易陷入局部最优或无法精确跟踪目标形变。
核心思路：论文的核心思路是将DLO操作分解为分层规划和神经跟踪两个阶段。首先，通过分层规划生成满足约束条件的全局形变序列；然后，利用神经模型预测控制实现对规划形变的精确跟踪。这种分而治之的方法能够有效降低问题的复杂度，提高操作的可靠性和效率。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：分层形变规划器和神经跟踪控制器。分层形变规划器首先生成一个空间路径集，该路径集满足DLO关键点路径的同伦约束。然后，利用路径集引导的优化方法，合成DLO的最佳时间形变序列。神经跟踪控制器则利用数据驱动的形变模型，采用模型预测控制策略，精确跟踪规划的DLO形变序列。
关键创新：该论文的关键创新在于将分层规划与神经跟踪相结合，实现了全局规划和局部跟踪的有效协同。此外，利用路径集引导的优化方法，能够有效地处理约束环境下的DLO形变规划问题。数据驱动的神经模型预测控制方法，提高了DLO形变跟踪的精度和鲁棒性。
关键设计：在分层形变规划中，采用空间路径集来表示DLO的可能形变路径，并通过优化算法选择最优路径。在神经跟踪控制器中，使用神经网络学习DLO的形变模型，并将其嵌入到模型预测控制框架中。损失函数的设计考虑了跟踪误差和控制成本，以实现精确和高效的形变跟踪。具体的网络结构和参数设置未在摘要中体现，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出框架的有效性，但摘要中未提供具体的性能数据和对比基线。实验结果表明，该框架能够在约束环境中实现DLO的精确形变规划和跟踪，验证了分层规划与神经跟踪相结合的优势。具体的提升幅度属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于柔性物体的操作，例如医疗手术中的缝合线操作、工业生产中的线缆布线等。通过精确控制DLO的形变，可以提高操作的精度和效率，降低操作风险。未来，该技术有望应用于更复杂的DLO操作任务，例如在拥挤环境中进行DLO的装配和维护。
📄 摘要（原文）
Deformable linear objects (DLOs) manipulation presents significant challenges due to DLOs' inherent high-dimensional state space and complex deformation dynamics. The wide-populated obstacles in realistic workspaces further complicate DLO manipulation, necessitating efficient deformation planning and robust deformation tracking. In this work, we propose a novel framework for DLO manipulation in constrained environments. This framework combines hierarchical deformation planning with neural tracking, ensuring reliable performance in both global deformation synthesis and local deformation tracking. Specifically, the deformation planner begins by generating a spatial path set that inherently satisfies the homotopic constraints associated with DLO keypoint paths. Next, a path-set-guided optimization method is applied to synthesize an optimal temporal deformation sequence for the DLO. In manipulation execution, a neural model predictive control approach, leveraging a data-driven deformation model, is designed to accurately track the planned DLO deformation sequence. The effectiveness of the proposed framework is validated in extensive constrained DLO manipulation tasks.