Coordinated Manipulation of Hybrid Deformable-Rigid Objects in Constrained Environments
作者: Anees Peringal, Anup Teejo Mathew, Panagiotis liatsis, Federico Renda
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-13
备注: 15 pages, 10 figures
💡 一句话要点
提出基于优化的混合柔性-刚性物体协同操作规划器，解决约束环境下的操作难题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人操作 柔性物体 刚性物体 混合物体 轨迹优化 Cosserat杆模型 约束环境 解析梯度
📋 核心要点
- 现有方法难以处理约束环境中柔性和刚性部件混合的物体操作。
- 利用基于应变的 Cosserat 杆模型和准静态优化，实现混合物体的精确操作。
- 实验表明，该方法在约束环境下能有效操作混合物体，变形误差约为 5%。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于准静态优化的操作规划器，用于在约束环境中协同操作混合柔性-刚性物体（hDLO）。该规划器采用基于应变的Cosserat杆模型，将刚体公式扩展到hDLO。利用柔性连接的顺应性，该方法能够在约束条件下进行操作，实现刚性工具无法达到的任务空间目标。通过可微模型和解析梯度，逆运动静力学(IKS)问题的求解速度比有限差分基线提高了33倍。后续的轨迹优化问题，通过IKS解进行热启动，只有通过解析导数才能实际实现。该算法在各种hDLO系统上进行了仿真验证，并在双臂机器人系统操纵的约束环境中的三连杆hDLO上进行了实验验证。实验结果证实了规划器的准确性，所需标记位置与测量位置之间的平均变形误差约为3厘米（柔性连接长度的5%）。最后，将所提出的最优规划器与适应于基于应变公式的基于采样的可行性规划器进行了比较。结果表明了该方法在约束环境下机器人操作混合组件的有效性和适用性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决约束环境下，机器人协同操作混合柔性-刚性物体（hDLO）的难题。现有方法在处理此类物体时，难以同时兼顾柔性部件的形变建模和刚性部件的精确控制，尤其是在狭窄或复杂的环境中，操作规划的难度显著增加。传统方法通常依赖于简化模型或采样方法，难以保证操作的精度和效率。
核心思路：论文的核心思路是利用柔性部件的顺应性，使其在约束环境中能够灵活变形，从而实现刚性部件难以达到的目标位姿。通过精确建模柔性部件的形变，并结合刚性部件的运动学约束，优化机器人的操作轨迹，使得整个混合物体能够顺利通过约束环境，并达到预期的操作目标。
技术框架：该方法包含两个主要阶段：逆运动静力学(IKS)求解和轨迹优化。首先，利用基于应变的 Cosserat 杆模型，建立 hDLO 的准静态力学模型。然后，通过 IKS 求解器，计算在给定目标位姿下，机器人末端执行器的力和力矩。该求解器利用解析梯度，提高了计算效率。最后，利用 IKS 解作为初始猜测，进行轨迹优化，进一步优化机器人的运动轨迹，以满足约束条件和操作目标。
关键创新：最重要的技术创新点在于利用可微的 Cosserat 杆模型，并推导出解析梯度，从而显著提高了 IKS 求解器的计算效率。与传统的有限差分方法相比，该方法能够实现高达 33 倍的加速。此外，利用 IKS 解作为轨迹优化的初始猜测，使得轨迹优化问题能够更快地收敛，并获得更优的解。
关键设计：该方法采用基于应变的 Cosserat 杆模型来描述柔性部件的形变，该模型能够精确捕捉柔性部件的弯曲、扭转和拉伸等形变。IKS 求解器采用 Newton-Raphson 迭代方法，利用解析梯度进行优化。轨迹优化问题采用序列二次规划 (SQP) 算法进行求解，目标函数包括末端执行器的位姿误差、关节力矩和形变能量等。约束条件包括关节力矩限制、碰撞避免和环境约束等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在约束环境下能够精确操作混合柔性-刚性物体，所需标记位置与测量位置之间的平均变形误差约为 3 厘米（柔性连接长度的 5%）。与基于采样的可行性规划器相比，该方法能够获得更优的操作轨迹，并显著提高操作效率。此外，通过利用解析梯度，IKS 求解器的计算速度比有限差分基线提高了 33 倍。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于医疗手术机器人、装配线上的柔性部件操作、以及灾后救援等领域。例如，在微创手术中，医生可以利用该方法控制柔性器械穿过狭窄的血管或组织，到达病灶部位进行治疗。在装配线上，机器人可以利用该方法操作电缆、软管等柔性部件，完成复杂的装配任务。在灾后救援中，机器人可以利用该方法清理废墟中的障碍物，搜寻幸存者。
📄 摘要（原文）
Coordinated robotic manipulation of deformable linear objects (DLOs), such as ropes and cables, has been widely studied; however, handling hybrid assemblies composed of both deformable and rigid elements in constrained environments remains challenging. This work presents a quasi-static optimization-based manipulation planner that employs a strain-based Cosserat rod model, extending rigid-body formulations to hybrid deformable linear objects (hDLO). The proposed planner exploits the compliance of deformable links to maneuver through constraints while achieving task-space objectives for the object that are unreachable with rigid tools. By leveraging a differentiable model with analytically derived gradients, the method achieves up to a 33x speedup over finite-difference baselines for inverse kinetostatic(IKS) problems. Furthermore, the subsequent trajectory optimization problem, warm-started using the IKS solution, is only practically realizable via analytical derivatives. The proposed algorithm is validated in simulation on various hDLO systems and experimentally on a three-link hDLO manipulated in a constrained environment using a dual-arm robotic system. Experimental results confirm the planner's accuracy, yielding an average deformation error of approximately 3 cm (5% of the deformable link length) between the desired and measured marker positions. Finally, the proposed optimal planner is compared against a sampling-based feasibility planner adapted to the strain-based formulation. The results demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed approach for robotic manipulation of hybrid assemblies in constrained environments.