Synergizing Efficiency and Reliability for Continuous Mobile Manipulation
作者: Chengkai Wu, Ruilin Wang, Yixin Zeng, Jiayuan Wang, Mingjie Zhang, Guiyong Zheng, Qun Niu, Juepeng Zheng, Jun Ma, Boyu Zhou
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-07
备注: 33 pages, 26 figures, 4 tables. Video: https://www.bilibili.com/video/BV1YWP4zxEQD
💡 一句话要点
提出一种融合效率与可靠性的连续移动操作框架，提升复杂环境下的任务成功率。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 移动操作 轨迹规划 可靠性 效率优化 机器人控制
📋 核心要点
- 现有移动操作方法难以兼顾长时程规划和实时反馈，在不确定环境中追求效率会降低感知稳定性，增加碰撞风险。
- 提出一种统一框架，通过可靠性感知的轨迹规划器和阶段相关的切换控制器，协同优化效率和可靠性。
- 实验表明，该方法在动态扰动等不确定性下，能高效可靠地完成连续任务，任务成功率提升26.67%-81.67%。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种统一的框架，旨在协同提高连续移动操作的效率和可靠性。该框架包含一个可靠性感知的轨迹规划器，它将可靠执行的关键要素嵌入到时空优化中，从而生成高效且具有可靠性的全局轨迹。此外，还设计了一个阶段相关的切换控制器，可以在全局轨迹跟踪（为了效率）和任务误差补偿（为了可靠性）之间无缝切换。论文还研究了一种分层初始化方法，以应对长时程规划问题的复杂性，从而促进在线重规划。真实世界的评估表明，该方法能够在不确定性（例如，动态扰动、感知和控制误差）下高效可靠地完成连续任务。该框架可以推广到具有不同末端执行器约束的任务。与最先进的基线方法相比，该方法始终能够实现最高的效率，同时将任务成功率提高26.67％--81.67％。全面的消融研究进一步验证了每个组成部分的贡献。源代码将会开源。
🔬 方法详解
问题定义：连续移动操作旨在让机器人流畅地执行一系列操作任务，无需停顿。然而，现有方法难以在效率和可靠性之间取得平衡。过度追求效率会导致机器人对环境变化不够敏感，容易受到感知和控制误差的影响，从而降低任务成功率。特别是在动态和不确定的环境中，这种问题更加突出。
核心思路：本文的核心思路是将可靠性因素融入到轨迹规划中，并设计一个能够根据任务阶段动态调整控制策略的控制器。通过在轨迹规划阶段考虑可靠性，可以生成更稳健的轨迹，降低执行过程中出现问题的概率。同时，通过动态切换控制策略，可以在保证效率的同时，对任务误差进行补偿，提高任务的可靠性。
技术框架：该框架主要包含三个模块：可靠性感知的轨迹规划器、阶段相关的切换控制器和分层初始化模块。首先，可靠性感知的轨迹规划器在时空优化中嵌入了可靠执行的关键要素，生成全局轨迹。然后，阶段相关的切换控制器根据任务的当前阶段，在全局轨迹跟踪和任务误差补偿之间进行切换。最后，分层初始化模块用于加速在线重规划过程，提高系统的实时性。
关键创新：该论文的关键创新在于将可靠性因素显式地融入到轨迹规划中。传统的轨迹规划方法通常只关注轨迹的长度、平滑度等指标，而忽略了轨迹的可靠性。本文通过引入与可靠性相关的约束和成本函数，使得规划器能够生成更稳健的轨迹。此外，阶段相关的切换控制器也是一个重要的创新点，它能够根据任务的当前状态，动态地调整控制策略，从而提高系统的适应性。
关键设计：在可靠性感知的轨迹规划器中，论文可能引入了例如避障距离、稳定性裕度等约束，以保证轨迹的安全性。在阶段相关的切换控制器中，可能使用了模糊逻辑或状态机等方法来确定控制策略的切换时机。分层初始化模块可能采用了先粗略规划再精细优化的策略，以加速规划过程。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节需要在论文原文中查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在不确定环境下能够高效可靠地完成连续任务，与最先进的基线方法相比，任务成功率提高了26.67%-81.67%。消融实验验证了各个模块的有效性，证明了可靠性感知轨迹规划器和阶段相关切换控制器对提升系统性能的贡献。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要连续移动操作的场景，例如：自动化仓库中的物料搬运、医疗机器人辅助手术、家庭服务机器人执行日常任务等。通过提高移动操作的效率和可靠性，可以显著提升这些应用场景的自动化水平和智能化程度，降低人工干预的需求，并提高工作效率。
📄 摘要（原文）
Humans seamlessly fuse anticipatory planning with immediate feedback to perform successive mobile manipulation tasks without stopping, achieving both high efficiency and reliability. Replicating this fluid and reliable behavior in robots remains fundamentally challenging, not only due to conflicts between long-horizon planning and real-time reactivity, but also because excessively pursuing efficiency undermines reliability in uncertain environments: it impairs stable perception and the potential for compensation, while also increasing the risk of unintended contact. In this work, we present a unified framework that synergizes efficiency and reliability for continuous mobile manipulation. It features a reliability-aware trajectory planner that embeds essential elements for reliable execution into spatiotemporal optimization, generating efficient and reliability-promising global trajectories. It is coupled with a phase-dependent switching controller that seamlessly transitions between global trajectory tracking for efficiency and task-error compensation for reliability. We also investigate a hierarchical initialization that facilitates online replanning despite the complexity of long-horizon planning problems. Real-world evaluations demonstrate that our approach enables efficient and reliable completion of successive tasks under uncertainty (e.g., dynamic disturbances, perception and control errors). Moreover, the framework generalizes to tasks with diverse end-effector constraints. Compared with state-of-the-art baselines, our method consistently achieves the highest efficiency while improving the task success rate by 26.67\%--81.67\%. Comprehensive ablation studies further validate the contribution of each component. The source code will be released.