A Unified Control Architecture for Macro-Micro Manipulation using a Active Remote Center of Compliance for Manufacturing Applications
作者: Patrick Frank, Christian Friedrich
分类: cs.RO
发布日期: 2026-02-02
备注: 17 pages, 14 figures, submitted to Robotics and Computer-Integrated Manufacturing (RCIM)
💡 一句话要点
提出一种宏微操作一体化控制架构，利用主动遥控柔顺中心提升制造应用性能。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 宏微操作器 主动遥控柔顺中心 交互控制 控制架构 力控制
📋 核心要点
- 传统宏微操作器中，宏操作器负责位置控制，微操作器负责交互，限制了交互控制带宽。
- 论文提出一种新的控制架构，将宏操作器纳入主动交互控制，从而提高控制带宽。
- 实验结果表明，该方法相比现有技术，控制带宽提升了2.1倍，相比传统力控制提升了12.5倍。
📝 摘要（中文）
宏微操作器结合了具有大工作空间的宏操作器（如工业机器人）和轻量级、高带宽的微操作器。这实现了高度动态的交互控制，同时保留了机器人宽广的工作空间。传统上，位置控制分配给宏操作器，而微操作器处理与环境的交互，限制了可实现的交互控制带宽。为了解决这个问题，我们提出了一种新的控制架构，将宏操作器纳入主动交互控制中。与基于领导者-跟随者方法的现有技术架构相比，这使得控制带宽提高了2.1倍，与传统的基于机器人的力控制相比，提高了12.5倍。此外，我们提出了替代模型，以实现更高效的控制器设计和轻松适应硬件更改。我们通过在不同的实验中将其与其他控制方案进行比较来验证我们的方法，例如与物体的碰撞、跟踪力轨迹和工业装配任务。
🔬 方法详解
问题定义：宏微操作器旨在结合宏操作器的大工作空间和微操作器的高精度。然而，现有方法通常将宏操作器限制在位置控制，而微操作器处理力/扭矩交互，这限制了整体系统的交互控制带宽。尤其是在需要高动态响应的制造应用中，这种限制变得尤为明显。现有方法难以充分利用宏操作器的动态性能，导致系统响应速度慢，难以应对快速变化的环境交互。
核心思路：论文的核心思路是将宏操作器也纳入主动交互控制环路中，而不仅仅是作为位置控制的执行机构。通过将宏操作器的动态性能与微操作器的高精度相结合，可以显著提高整体系统的控制带宽。这种方法允许系统更快地响应外部扰动和力/扭矩变化，从而实现更精确和高效的交互控制。
技术框架：该控制架构包含宏操作器和微操作器两个主要部分。宏操作器负责提供大范围的运动，而微操作器负责精细的力/扭矩控制。关键在于，宏操作器的控制不再仅仅是位置控制，而是根据微操作器反馈的力/扭矩信息进行调整，从而实现主动交互控制。此外，论文还提出了替代模型，用于简化控制器设计和适应硬件变化。整体流程包括力/扭矩传感器的信号采集、控制器的计算和宏微操作器的运动执行。
关键创新：最重要的技术创新点在于将宏操作器纳入主动交互控制环路。与传统的领导者-跟随者方法或基于机器人的力控制相比，该方法能够充分利用宏操作器的动态性能，从而显著提高控制带宽。此外，替代模型的引入简化了控制器设计，并提高了系统对硬件变化的适应性。
关键设计：论文中使用了主动遥控柔顺中心（Active Remote Center of Compliance, ARCC）的概念，这是一种通过控制力/扭矩来实现柔顺性的方法。控制器的具体参数设置和损失函数的设计需要根据具体的宏微操作器系统进行调整。替代模型的选择和训练也需要根据系统的特性进行优化。这些技术细节对于实现高性能的交互控制至关重要。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的控制架构相比于基于领导者-跟随者方法的现有技术，控制带宽提高了2.1倍，相比于传统的基于机器人的力控制，控制带宽提高了12.5倍。通过碰撞实验、力轨迹跟踪实验和工业装配实验，验证了该方法在不同场景下的有效性和优越性。这些实验结果充分证明了该方法在提高宏微操作器交互控制性能方面的显著优势。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要高精度和高动态响应的制造领域，例如精密装配、抛光、去毛刺等。通过提高宏微操作器的控制带宽，可以实现更快速、更精确的制造过程，提高生产效率和产品质量。此外，该方法还可以应用于医疗机器人、航空航天等领域，实现更复杂和精细的操作任务。
📄 摘要（原文）
Macro-micro manipulators combine a macro manipulator with a large workspace, such as an industrial robot, with a lightweight, high-bandwidth micro manipulator. This enables highly dynamic interaction control while preserving the wide workspace of the robot. Traditionally, position control is assigned to the macro manipulator, while the micro manipulator handles the interaction with the environment, limiting the achievable interaction control bandwidth. To solve this, we propose a novel control architecture that incorporates the macro manipulator into the active interaction control. This leads to a increase in control bandwidth by a factor of 2.1 compared to the state of the art architecture, based on the leader-follower approach and factor 12.5 compared to traditional robot-based force control. Further we propose surrogate models for a more efficient controller design and easy adaptation to hardware changes. We validate our approach by comparing it against the other control schemes in different experiments, like collision with an object, following a force trajectory and industrial assembly tasks.