Efficient and Compliant Control Framework for Versatile Human-Humanoid Collaborative Transportation
作者: Shubham S. Kumbhar, Abhijeet M. Kulkarni, Panagiotis Artemiadis
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-08
💡 一句话要点
提出一种高效且兼容的人形机器人协作搬运控制框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人机协作 人形机器人 全身控制 运动规划 刚度调节
📋 核心要点
- 现有的人形机器人协作搬运方法在动态可行性和人机交互的自然性方面存在挑战。
- 该论文提出了一种包含高层规划、低层控制和刚度调节的完整框架，以实现高效且兼容的人机协作搬运。
- 通过在Digit人形机器人上的实验验证，该框架能够实现平移、旋转等多种协作搬运动作，并提出了协作效率评估指标。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种控制框架，使人形机器人能够与人类伙伴协同完成搬运任务。该框架支持平移和旋转运动，这对于协同搬运场景至关重要。它包含三个组成部分：高层规划器、低层控制器和刚度调节机制。在规划层面，我们引入了交互线性倒立摆（I-LIP），结合容许模型和MPC公式，生成动态可行的足迹规划。这些规划由基于QP的全身控制器执行，该控制器考虑了耦合的人形-物体动力学。刚度调节控制机器人与物体的交互，确保收敛到期望的相对配置，该配置由物体与机器人质心之间的距离定义。我们通过在Digit人形机器人平台上进行的真实实验验证了该框架的有效性。为了量化协作质量，我们提出了一种效率指标，该指标同时捕捉任务性能和智能体间协调。我们表明，该指标突出了顺从性在协作任务中的作用，并提供了对高层和低层控制层中理想轨迹特征的见解。最后，我们展示了协作行为的实验结果，包括平移、转弯和组合运动，例如半圆形轨迹，代表自然发生的协同运输任务。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人形机器人与人类协作搬运物体时，如何实现高效、安全且自然的人机交互问题。现有方法通常难以兼顾动态可行性、全身运动控制以及人机交互的柔顺性，导致协作效率低下或存在安全隐患。
核心思路：该论文的核心思路是将协作搬运任务分解为高层规划、低层控制和刚度调节三个层次。高层规划负责生成全局运动轨迹，低层控制负责执行轨迹并处理机器人与物体的动力学关系，刚度调节则负责调整机器人与物体之间的交互力，从而实现柔顺的人机协作。
技术框架：该框架包含以下三个主要模块： 1. 高层规划器：使用交互线性倒立摆（I-LIP）结合容许模型和MPC公式，生成动态可行的足迹规划。 2. 低层控制器：采用基于QP的全身控制器，考虑耦合的人形-物体动力学，执行高层规划生成的足迹。 3. 刚度调节机制：通过调节机器人与物体之间的刚度，确保机器人收敛到期望的相对配置。
关键创新：该论文的关键创新在于： 1. 提出了交互线性倒立摆（I-LIP）模型，用于生成协作搬运任务中的足迹规划。 2. 设计了一种基于QP的全身控制器，能够处理耦合的人形-物体动力学。 3. 引入了刚度调节机制，实现了柔顺的人机交互。
关键设计： 1. I-LIP模型：该模型考虑了人与机器人之间的交互力，从而生成更符合协作场景的足迹规划。 2. QP控制器：该控制器通过求解二次规划问题，优化机器人的关节力矩，从而实现全身运动控制。 3. 刚度调节：通过调整机器人关节的阻抗参数，控制机器人与物体之间的交互力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架能够使Digit人形机器人与人类伙伴协同完成平移、旋转和组合运动等多种搬运任务。论文提出的效率指标能够有效评估协作质量，并揭示了顺从性在协作任务中的重要作用。实验还展示了半圆形轨迹等自然协作行为，验证了该框架的实用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于物流搬运、医疗康复、家庭服务等领域。例如，在物流仓库中，人形机器人可以与工人协同搬运货物，提高搬运效率和安全性。在医疗康复领域，人形机器人可以辅助患者进行康复训练，提供个性化的康复方案。在家庭服务领域，人形机器人可以帮助人们完成家务劳动，提高生活质量。
📄 摘要（原文）
We present a control framework that enables humanoid robots to perform collaborative transportation tasks with a human partner. The framework supports both translational and rotational motions, which are fundamental to co-transport scenarios. It comprises three components: a high-level planner, a low-level controller, and a stiffness modulation mechanism. At the planning level, we introduce the Interaction Linear Inverted Pendulum (I-LIP), which, combined with an admittance model and an MPC formulation, generates dynamically feasible footstep plans. These are executed by a QP-based whole-body controller that accounts for the coupled humanoid-object dynamics. Stiffness modulation regulates robot-object interaction, ensuring convergence to the desired relative configuration defined by the distance between the object and the robot's center of mass. We validate the effectiveness of the framework through real-world experiments conducted on the Digit humanoid platform. To quantify collaboration quality, we propose an efficiency metric that captures both task performance and inter-agent coordination. We show that this metric highlights the role of compliance in collaborative tasks and offers insights into desirable trajectory characteristics across both high- and low-level control layers. Finally, we showcase experimental results on collaborative behaviors, including translation, turning, and combined motions such as semi circular trajectories, representative of naturally occurring co-transportation tasks.