Trajectory Tracking for Multi-Manipulator Systems in Constrained Environments
作者: Mayank Sewlia, Christos K. Verginis, Dimos V. Dimarogonas
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2025-12-16
💡 一句话要点
提出多速率规划与控制框架，解决约束环境下多机械臂系统的轨迹跟踪问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多机械臂系统 轨迹跟踪 约束环境 多速率控制 时序逻辑规划
📋 核心要点
- 现有方法难以在复杂约束环境下实现多机械臂系统的协同操作和轨迹跟踪，尤其是在考虑机器人动力学和环境几何约束时。
- 论文提出一种多速率规划与控制框架，结合离线轨迹生成和在线约束逆运动学，实现多机械臂的协调重构和物体运动跟踪。
- 通过高保真物理仿真，验证了该方法在三个Franka Emika Panda移动机械臂上的有效性，展示了其在复杂环境下的轨迹跟踪能力。
📝 摘要（中文）
本文研究了移动多机械臂系统在复杂约束环境中协同操作的问题，该环境包含障碍物和狭窄通道，并具有时空任务规范。任务要求在满足连续机器人动力学和离散几何约束（由障碍物和狭窄通道引起）的同时，运输抓取的物体。为了解决这种混合结构，我们提出了一种多速率规划与控制框架，该框架结合了离线生成的满足STL的对象轨迹和无碰撞的基座足迹，以及在线约束逆运动学和连续时间反馈控制。由此产生的闭环系统能够协调多个机械臂的重构，同时跟踪期望的物体运动。该方法在高保真物理仿真中使用三个Franka Emika Panda移动机械臂刚性抓取一个物体进行了评估。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多机械臂系统在复杂约束环境中进行轨迹跟踪的问题。现有方法通常难以同时处理连续的机器人动力学约束和离散的环境几何约束（如障碍物和狭窄通道），导致难以实现鲁棒且高效的协同操作。此外，时空任务规范也增加了问题的复杂性。
核心思路：论文的核心思路是将轨迹规划和控制解耦，采用多速率策略。首先，离线生成满足时序逻辑（STL）的对象轨迹和无碰撞的基座足迹，保证任务的全局可行性。然后，在线利用约束逆运动学和连续时间反馈控制，实现对期望轨迹的精确跟踪，并处理实时的动力学约束和环境交互。
技术框架：该方法的技术框架包含以下几个主要模块：1) 离线轨迹规划：使用STL规范描述任务，生成满足任务规范的对象轨迹和无碰撞的机器人基座足迹。2) 在线约束逆运动学：根据期望的对象轨迹和基座位置，计算每个机械臂的关节角度，同时考虑关节限制、碰撞避免等约束。3) 连续时间反馈控制：利用反馈控制律，补偿模型误差和外部扰动，保证轨迹跟踪的精度和鲁棒性。这些模块以多速率方式协同工作，实现整体的轨迹跟踪控制。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将离线的全局规划和在线的局部控制相结合，利用多速率策略有效地处理了复杂约束环境下的轨迹跟踪问题。与传统的集中式规划方法相比，该方法具有更高的计算效率和鲁棒性。此外，使用STL规范描述任务，使得任务规范更加灵活和易于表达。
关键设计：在离线轨迹规划中，需要选择合适的STL求解器，并设计合适的代价函数，以生成满足任务规范且平滑的轨迹。在线约束逆运动学中，需要选择合适的优化算法，并仔细设计约束条件，以保证解的存在性和可行性。连续时间反馈控制中，需要选择合适的控制律，并调整控制参数，以保证轨迹跟踪的精度和鲁棒性。具体参数设置和算法选择在论文中未详细说明，属于未知内容。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过高保真物理仿真验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法能够成功地控制三个Franka Emika Panda移动机械臂，使其在复杂约束环境下协同抓取并运输物体，同时满足时空任务规范。具体的性能数据（如轨迹跟踪误差、任务完成时间等）和对比基线在摘要中未提及，属于未知内容。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化装配、物流搬运、医疗手术等领域。在这些场景中，多机械臂系统需要在复杂约束环境下协同完成任务，例如在狭小空间内进行精密装配，或在拥挤的仓库中进行货物搬运。该方法能够提高多机械臂系统的操作效率和安全性，降低人工干预的需求，具有重要的实际应用价值。
📄 摘要（原文）
We consider the problem of cooperative manipulation by a mobile multi-manipulator system operating in obstacle-cluttered and highly constrained environments under spatio-temporal task specifications. The task requires transporting a grasped object while respecting both continuous robot dynamics and discrete geometric constraints arising from obstacles and narrow passages. To address this hybrid structure, we propose a multi-rate planning and control framework that combines offline generation of an STL-satisfying object trajectory and collision-free base footprints with online constrained inverse kinematics and continuous-time feedback control. The resulting closed-loop system enables coordinated reconfiguration of multiple manipulators while tracking the desired object motion. The approach is evaluated in high-fidelity physics simulations using three Franka Emika Panda mobile manipulators rigidly grasping an object.