Bridging the Sim-to-Real Gap with multipanda ros2: A Real-Time ROS2 Framework for Multimanual Systems

📄 arXiv: 2602.02269v1 📥 PDF

作者: Jon Škerlj, Seongjin Bien, Abdeldjallil Naceri, Sami Haddadin

分类: cs.RO, cs.AI, cs.SE, eess.SY

发布日期: 2026-02-02

备注: This work has been submitted to the IEEE for possible publication

💡 一句话要点

提出multipanda_ros2以解决多机器人实时控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多机器人控制 ROS2框架 实时控制 仿真与现实 力与扭矩精度 控制特征设计 工业自动化 协作机器人

📋 核心要点

  1. 现有的多机器人控制方法在实时扭矩控制和机器人与环境的交互建模方面存在显著挑战。
  2. 论文提出了multipanda_ros2框架，利用ros2控制实现高频率的多机器人控制，并引入控制特征设计模式以减少控制器切换延迟。
  3. 实验结果表明，该框架能够维持1kHz的控制频率，并通过惯性参数识别显著提高了力和扭矩的准确性。

📝 摘要（中文）

我们提出了multipanda_ros2，这是一个新颖的开源ROS2架构，旨在实现Franka Robotics机器人的多机器人控制。该框架利用ros2控制，提供了从单一进程控制任意数量机器人的原生ROS2接口。我们的核心贡献解决了实时扭矩控制中的关键挑战，包括交互控制和机器人-环境建模。本文的重点是维持1kHz的控制频率，这是实时控制的必要条件，也是安全标准所要求的最低频率。此外，我们引入了控制器切换延迟不超过2毫秒的控制特征设计模式，便于可重复的基准测试和复杂的多机器人交互场景。为缩小仿真与现实之间的差距，我们将高保真MuJoCo仿真与运动学精度和动态一致性（扭矩、力和控制误差）的定量指标相结合。我们还展示了现实世界的惯性参数识别可以显著提高力和扭矩的准确性，为迭代物理精细化提供了一种方法。我们的工作将软机器人方法扩展到刚性双臂、接触丰富的任务，展示了缩小仿真与现实差距的有前景的方法，并为先进的机器人研究提供了一个稳健、可重复的平台。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决多机器人系统中的实时扭矩控制问题，现有方法在交互控制和机器人-环境建模方面存在不足，导致控制精度和响应速度不够理想。

核心思路：我们提出的multipanda_ros2框架通过利用ros2控制，提供了高效的多机器人控制接口，并引入控制特征设计模式以降低控制器切换延迟，从而实现更高效的实时控制。

技术框架：该框架的整体架构包括多个模块：首先是控制接口模块，支持多机器人控制；其次是实时控制模块，确保1kHz的控制频率；最后是仿真模块，结合高保真MuJoCo仿真进行性能评估。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了控制特征设计模式，使得控制器切换延迟降低到2毫秒以内，这在多机器人系统中是前所未有的，极大提高了系统的响应能力。

关键设计：在参数设置上，我们确保控制频率达到1kHz，并通过惯性参数识别技术优化了力和扭矩的准确性，采用了适合多机器人交互的损失函数和控制策略。

📊 实验亮点

实验结果显示，multipanda_ros2框架在维持1kHz控制频率的同时，控制器切换延迟不超过2毫秒，显著提高了多机器人系统的响应速度。此外，通过惯性参数识别，力和扭矩的准确性得到了显著提升，验证了该框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人和协作机器人等场景。通过提供一个高效、可重复的多机器人控制平台，研究成果可以推动机器人技术在复杂环境中的应用，提升机器人协作的智能化水平。

📄 摘要（原文）

We present $multipanda_ros2$, a novel open-source ROS2 architecture for multi-robot control of Franka Robotics robots. Leveraging ros2 control, this framework provides native ROS2 interfaces for controlling any number of robots from a single process. Our core contributions address key challenges in real-time torque control, including interaction control and robot-environment modeling. A central focus of this work is sustaining a 1kHz control frequency, a necessity for real-time control and a minimum frequency required by safety standards. Moreover, we introduce a controllet-feature design pattern that enables controller-switching delays of $\le 2$ ms, facilitating reproducible benchmarking and complex multi-robot interaction scenarios. To bridge the simulation-to-reality (sim2real) gap, we integrate a high-fidelity MuJoCo simulation with quantitative metrics for both kinematic accuracy and dynamic consistency (torques, forces, and control errors). Furthermore, we demonstrate that real-world inertial parameter identification can significantly improve force and torque accuracy, providing a methodology for iterative physics refinement. Our work extends approaches from soft robotics to rigid dual-arm, contact-rich tasks, showcasing a promising method to reduce the sim2real gap and providing a robust, reproducible platform for advanced robotics research.