Model-Less Feedback Control of Space-based Continuum Manipulators using Backbone Tension Optimization
作者: Shrreya Rajneesh, Nikita Pavle, Rakesh Kumar Sahoo, Manoranjan Sinha
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2025-12-07
💡 一句话要点
提出基于脊柱张力优化的空间连续体机械臂无模型反馈控制方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 连续体机械臂 无模型控制 雅可比矩阵 脊柱张力优化 空间机器人
📋 核心要点
- 传统连续体机械臂依赖模型，但其高维度、非线性特性导致模型预测不准确，影响控制性能。
- 论文提出一种无模型控制框架，通过在线更新雅可比矩阵，避免了复杂的运动学建模。
- 实验表明，该方法在多种轨迹下均能实现亚毫米级精度，且无需模型校准或参数识别。
📝 摘要（中文）
连续体机械臂在受限和多障碍环境中具有内在的灵活性和安全的几何顺应性。然而，其无限维脊柱变形、未建模的内部摩擦和构型相关的刚度从根本上限制了基于模型的运动学公式的可靠性，导致不准确的雅可比预测、人为奇异性和不稳定的驱动行为。针对这些局限性，本文提出了一种完整的无模型控制框架，通过差分凸更新在线细化的经验初始化雅可比矩阵来绕过运动学建模。末端运动通过实时二次规划生成，该规划计算执行器增量，同时强制避免肌腱松弛和几何限制。本文引入了脊柱张力优化项，以调节轴向载荷并抑制协同激活压缩。该框架在圆形、五边形和正方形轨迹上进行了验证，证明了平滑收敛、稳定的张力演化和亚毫米级的稳态精度，无需任何模型校准或参数识别。这些结果表明，所提出的控制器是受限环境中依赖模型的连续体操作的可扩展替代方案。
🔬 方法详解
问题定义：连续体机械臂由于其无限维的变形空间、未建模的内部摩擦以及构型相关的刚度，使得传统的基于模型的运动学控制方法面临挑战。这些挑战导致雅可比矩阵预测不准确，出现人为奇异点，以及驱动行为不稳定。因此，需要一种不依赖精确模型的控制方法来实现连续体机械臂的精确控制。
核心思路：本文的核心思路是采用一种无模型的控制方法，通过在线学习和更新雅可比矩阵来绕过复杂的运动学建模。该方法利用经验初始化的雅可比矩阵，并通过差分凸更新进行在线细化，从而适应机械臂的非线性特性和不确定性。此外，引入脊柱张力优化项来调节轴向载荷，抑制协同激活压缩，提高控制的稳定性。
技术框架：该控制框架主要包括以下几个模块：1) 经验初始化雅可比矩阵；2) 通过差分凸更新在线细化雅可比矩阵；3) 实时二次规划生成执行器增量，同时避免肌腱松弛和几何限制；4) 脊柱张力优化，调节轴向载荷。整个框架通过反馈控制实现末端执行器的精确运动。
关键创新：该方法最重要的创新在于提出了一种完全无模型的控制框架，避免了对连续体机械臂进行精确的运动学建模。通过在线学习和更新雅可比矩阵，该方法能够适应机械臂的非线性特性和不确定性，实现精确的控制。此外，脊柱张力优化项的引入进一步提高了控制的稳定性和鲁棒性。与传统的基于模型的控制方法相比，该方法无需进行模型校准或参数识别，具有更高的可扩展性和适应性。
关键设计：该方法的关键设计包括：1) 雅可比矩阵的经验初始化方法；2) 差分凸更新的在线学习算法；3) 实时二次规划的目标函数和约束条件，包括肌腱松弛避免和几何限制；4) 脊柱张力优化的目标函数，用于调节轴向载荷和抑制协同激活压缩。这些设计共同保证了控制系统的精度、稳定性和鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该无模型控制框架在圆形、五边形和正方形轨迹上均能实现平滑收敛和稳定的张力演化，并达到亚毫米级的稳态精度。该方法无需任何模型校准或参数识别，证明了其在受限环境中作为模型依赖型连续体操作的可扩展替代方案的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于空间站内部的精细操作、医疗手术机器人、以及其他需要在狭小和复杂环境中进行操作的场景。无模型控制方法降低了对精确模型的依赖，使得连续体机械臂能够更好地适应未知的环境和任务，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
Continuum manipulators offer intrinsic dexterity and safe geometric compliance for navigation within confined and obstacle-rich environments. However, their infinite-dimensional backbone deformation, unmodeled internal friction, and configuration-dependent stiffness fundamentally limit the reliability of model-based kinematic formulations, resulting in inaccurate Jacobian predictions, artificial singularities, and unstable actuation behavior. Motivated by these limitations, this work presents a complete model-less control framework that bypasses kinematic modeling by using an empirically initialized Jacobian refined online through differential convex updates. Tip motion is generated via a real-time quadratic program that computes actuator increments while enforcing tendon slack avoidance and geometric limits. A backbone tension optimization term is introduced in this paper to regulate axial loading and suppress co-activation compression. The framework is validated across circular, pentagonal, and square trajectories, demonstrating smooth convergence, stable tension evolution, and sub-millimeter steady-state accuracy without any model calibration or parameter identification. These results establish the proposed controller as a scalable alternative to model-dependent continuum manipulation in a constrained environment.