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 分层规划 神经跟踪 模型预测控制
📋 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。
- 该论文提出分层规划与神经跟踪相结合的框架，先进行全局路径规划，再利用神经模型预测控制进行精确跟踪。
- 实验验证了该框架在复杂约束环境下的DLO操作有效性，能够实现可靠的全局形变合成和局部形变跟踪。
📝 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，尤其是在存在大量障碍物的复杂环境中。DLOs的高维状态空间和复杂的形变动力学进一步加剧了这一问题。现有方法通常难以满足DLO关键点路径的同伦约束，导致规划的路径不可行或效率低下。
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，通过分层形变规划器生成满足同伦约束的空间路径集，并优化得到时间形变序列。然后，利用神经模型预测控制（NMPC）方法，基于数据驱动的形变模型，精确跟踪规划的形变序列。这种分层结构能够有效地处理DLOs的复杂形变，并在约束环境中实现可靠的操作。
技术框架：该框架包含两个主要模块：分层形变规划器和神经跟踪器。分层形变规划器首先生成空间路径集，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。神经跟踪器采用神经模型预测控制（NMPC）方法，利用数据驱动的形变模型，精确跟踪规划的DLO形变序列。整个流程包括：1. 空间路径集生成；2. 时间形变序列优化；3. 神经模型预测控制。
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，用于解决约束环境中DLO操作问题。传统的DLO操作方法通常难以同时实现高效的全局规划和鲁棒的局部跟踪。该论文提出的框架通过分层结构，有效地解决了这一问题。此外，利用数据驱动的形变模型进行神经模型预测控制，提高了跟踪的精度和鲁棒性。
关键设计：在分层形变规划器中，空间路径集生成方法需要保证满足DLO关键点路径的同伦约束。时间形变序列优化方法需要考虑DLO的动力学特性和环境约束。在神经跟踪器中，数据驱动的形变模型需要能够准确地描述DLO的形变行为。神经模型预测控制器的设计需要考虑控制精度和计算效率。具体的网络结构和损失函数等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过大量的实验验证了所提出框架的有效性。实验结果表明，该框架能够在复杂的约束环境中实现DLOs的精确操作。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述（未知），但总体而言，该框架在全局形变合成和局部形变跟踪方面均表现出优异的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化装配、医疗手术机器人、纺织品处理等领域。在自动化装配中，可以利用该框架控制DLOs进行精确的连接和固定。在医疗手术机器人中，可以用于引导导管或缝合线等DLOs在复杂的人体环境中进行操作。在纺织品处理中，可以用于控制织物进行折叠、缝纫等操作，具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。
📄 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.