Push, Press, Slide: Mode-Aware Planar Contact Manipulation via Reduced-Order Models
作者: Melih Özcan, Ozgur S. Oguz, Umut Orguner
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2026-03-12
备注: 8 pages, 13 figures. Submitted to IEEE IROS 2026
💡 一句话要点
提出一种基于降阶模型的模式感知平面接触操作框架，用于单臂和双臂机器人操作。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 平面操作 非抓取操作 降阶模型 接触力学 机器人控制
📋 核心要点
- 现有平面操作方法在处理混合接触力学和欠驱动问题时，计算复杂度高，难以实现快速控制。
- 该论文提出一种模式感知的框架，通过将复杂的接触力学抽象为简单的降阶模型，简化了轨迹生成。
- 通过仿真实验验证了该框架在单臂和双臂操作任务中的有效性，展示了其快速性和无需优化的特点。
📝 摘要（中文）
非抓取平面操作，包括推、压和滑动，对于各种机器人任务至关重要，但由于混合接触力学、欠驱动和非对称摩擦限制而极具挑战性，传统上需要计算量大的迭代控制。本文提出了一种基于接触拓扑选择和降阶运动学建模的模式感知平面操作框架，适用于单臂或双臂机器人。我们的核心思想是将复杂的力-扭矩极限曲面力学抽象成一个离散的、物理直观的模型库。我们系统地将各种单臂和双臂接触拓扑映射到简单的非完整公式，例如用于简化压滑运动的单轮车模型。通过将轨迹生成锚定到这些降阶模型，我们的框架计算所需的对象力和扭矩，并通过直接代数分配器分配可行的、摩擦约束的接触力。我们结合了机械臂运动学，以确保长时程可行性，并在各种单臂和双臂操作任务的仿真中展示了我们快速、无优化的方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决非抓取平面操作中，由于复杂的接触力学、欠驱动和非对称摩擦限制，导致传统方法计算量大、难以实现快速控制的问题。现有方法通常需要迭代优化，计算成本高昂，难以满足实时性要求。
核心思路：核心思路是将复杂的力-扭矩极限曲面力学抽象成一个离散的、物理直观的模型库。通过识别不同的接触拓扑，并将其映射到相应的降阶运动学模型（如单轮车模型），从而简化轨迹生成过程。这种方法避免了复杂的力学计算，降低了计算复杂度。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 接触拓扑选择：根据当前环境和任务目标，选择合适的接触拓扑结构。2) 降阶模型映射：将选定的接触拓扑映射到相应的降阶运动学模型。3) 轨迹生成：基于降阶模型，生成期望的物体轨迹。4) 力分配：计算所需的物体力和扭矩，并通过直接代数分配器分配可行的、摩擦约束的接触力。5) 机械臂运动学约束：考虑机械臂的运动学约束，确保长时程轨迹的可行性。
关键创新：最重要的技术创新点在于将复杂的接触力学问题转化为简单的降阶运动学模型。与现有方法相比，该方法避免了复杂的迭代优化过程，实现了快速、无优化的轨迹生成。通过模式感知的方式，针对不同的接触拓扑选择合适的模型，提高了操作的灵活性和适应性。
关键设计：关键设计包括：1) 接触拓扑的离散化表示，建立包含多种常见接触模式的模型库。2) 基于非完整约束的降阶模型构建，例如使用单轮车模型近似压滑运动。3) 直接代数力分配方法，避免了复杂的优化求解。4) 机械臂运动学约束的显式考虑，保证了轨迹的可执行性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在仿真环境中验证了所提出的模式感知平面操作框架的有效性。实验结果表明，该方法能够快速、无优化地生成可行的轨迹，适用于单臂和双臂机器人操作。与传统的迭代优化方法相比，该方法显著降低了计算复杂度，提高了操作的实时性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要平面操作的机器人任务中，例如：自动化装配、物流分拣、以及家庭服务机器人等。通过简化控制算法，降低计算成本，使得机器人能够更快速、更可靠地完成操作任务。未来，该方法可以扩展到三维空间操作，并应用于更复杂的机器人系统中。
📄 摘要（原文）
Non-prehensile planar manipulation, including pushing and press-and-slide, is critical for diverse robotic tasks, but notoriously challenging due to hybrid contact mechanics, under-actuation, and asymmetric friction limits that traditionally necessitate computationally expensive iterative control. In this paper, we propose a mode-aware framework for planar manipulation with one or two robotic arms based on contact topology selection and reduced-order kinematic modeling. Our core insight is that complex wrench-twist limit surface mechanics can be abstracted into a discrete library of physically intuitive models. We systematically map various single-arm and bimanual contact topologies to simple non-holonomic formulations, e.g. unicycle for simplified press-and-slide motion. By anchoring trajectory generation to these reduced-order models, our framework computes the required object wrench and distributes feasible, friction-bounded contact forces via a direct algebraic allocator. We incorporate manipulator kinematics to ensure long-horizon feasibility and demonstrate our fast, optimization-free approach in simulation across diverse single-arm and bimanual manipulation tasks.