Towards Multi-Object Nonprehensile Transportation via Shared Teleoperation: A Framework Based on Virtual Object Model Predictive Control

📄 arXiv: 2604.06932v1 📥 PDF

作者: Xinyang Fan, Zhaoyang Chen, Shu Xin, Yi Ren, Zainan Jiang, Fenglei Ni, Hong Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-08

💡 一句话要点

提出基于虚拟对象模型预测控制的共享遥操作框架，实现多物体非抓取运输

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 遥操作 非抓取运输 模型预测控制 虚拟对象 多物体 动态约束 共享控制

📋 核心要点

  1. 现有遥操作多物体非抓取运输方法依赖模型，对不确定参数敏感，且难以适应多物体场景。
  2. 提出共享遥操作框架，人类与机器人分工，人类负责位置控制，机器人自主管理方向，满足动态约束。
  3. 实验验证了该方法在多物体运输中的稳定性和鲁棒性，显著降低了滑动距离和倾倒概率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种共享遥操作框架，用于多物体非抓取运输，该框架需要同时进行轨迹跟踪和托盘方向控制。现有方法通常受模型依赖性、不确定参数和多物体适应性的限制。该框架中，人类和机器人共享位置控制，而机器人自主管理方向，以满足动态约束。主要贡献包括：1) 一种理论动态约束分析，利用新颖的基于虚拟对象(VO)的方法来简化轨迹规划的约束。2) 一种基于MPC的轨迹平滑算法，该算法强制执行实时约束，并协调用户跟踪与方向控制。3) 验证结果表明，该方法能够稳定地操纵九个物体，加速度高达2.4 m/s²。与基线方法相比，滑动距离减少了72.45%，倾倒现象完全消除(0% vs. 13.9%)，证明了在复杂场景中的鲁棒适应性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决遥操作场景下，多个物体在托盘上进行非抓取运输时，如何保证运输过程的稳定性和精确性的问题。现有方法的痛点在于对环境和物体模型的依赖性强，难以处理不确定性，并且在多物体场景下的适应性较差，容易出现滑动和倾倒等问题。

核心思路：论文的核心思路是采用共享遥操作模式，将人类操作员的直觉和经验与机器人的精确控制相结合。具体来说，人类负责控制托盘的位置，而机器人则负责控制托盘的姿态，以保证物体的稳定性。通过这种分工合作，可以充分利用人类的认知能力和机器人的计算能力，提高运输效率和安全性。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 虚拟对象(VO)建模：将多个物体抽象为一个虚拟对象，简化动态约束分析。2) 动态约束分析：基于VO模型，推导保证物体稳定性的动态约束条件。3) 基于模型预测控制(MPC)的轨迹平滑：根据动态约束条件，对人类操作员的轨迹进行平滑处理，生成机器人可执行的轨迹。4) 共享遥操作接口：实现人类操作员与机器人之间的信息交互和控制指令传递。

关键创新：论文的关键创新在于提出了基于虚拟对象的动态约束分析方法。通过将多个物体抽象为一个虚拟对象，可以将复杂的动力学方程简化为简单的几何约束，从而降低了计算复杂度，提高了实时性。此外，该方法还能够有效地处理多物体场景下的物体间相互作用，提高了系统的鲁棒性。

关键设计：在MPC轨迹平滑模块中，论文采用了二次规划(QP)求解器来优化轨迹。目标函数主要包括轨迹平滑项和跟踪误差项，约束条件包括动态约束、速度约束和加速度约束。通过调整目标函数中各项的权重，可以平衡轨迹平滑性和跟踪精度。此外，论文还设计了一种自适应的预测时域，根据物体的运动状态动态调整预测步长，以提高控制性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够稳定地操纵九个物体，加速度高达2.4 m/s²。与基线方法相比，滑动距离减少了72.45%，倾倒现象完全消除(0% vs. 13.9%)。这些数据表明，该方法在复杂场景下具有很强的鲁棒性和适应性，能够显著提高多物体非抓取运输的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要进行多物体非抓取运输的场景，例如：仓库物流、自动化装配、医疗手术等。通过提高运输效率和安全性，可以降低人工成本，减少操作风险，并提升整体生产效率。未来，该技术有望与更高级的感知和规划算法相结合，实现更加智能化的遥操作控制。

📄 摘要（原文）

Multi-object nonprehensile transportation in teleoperation demands simultaneous trajectory tracking and tray orientation control. Existing methods often struggle with model dependency, uncertain parameters, and multi-object adaptability. We propose a shared teleoperation framework where humans and robots share positioning control, while the robot autonomously manages orientation to satisfy dynamic constraints. Key contributions include: 1) A theoretical dynamic constraint analysis utilizing a novel virtual object (VO)-based method to simplify constraints for trajectory planning. 2) An MPC-based trajectory smoothing algorithm that enforces real-time constraints and coordinates user tracking with orientation control. 3) Validations demonstrating stable manipulation of nine objects at accelerations up to 2.4 m/s2. Compared to the baseline, our approach reduces sliding distance by 72.45% and eliminates tip-overs (0% vs. 13.9%), proving robust adaptability in complex scenarios.