Contact-Aware Planning and Control of Continuum Robots in Highly Constrained Environments
作者: Aedan Mangan, Kehan Long, Ki Myung Brian Lee, Miheer Potdar, Nikolay Atanasov, Tania K. Morimoto
分类: cs.RO, eess.SY, math.OC
发布日期: 2026-04-17
备注: 15 pages, 3 figures
💡 一句话要点
提出接触感知规划与控制方法，解决连续体机器人在复杂约束环境下的导航问题。
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 连续体机器人 接触感知 轨迹规划 闭环控制 复杂环境导航
📋 核心要点
- 现有连续体机器人在复杂环境中导航时，难以有效处理与周围结构的接触，可能导致控制性能下降甚至安全问题。
- 该方法通过评估接触质量，区分良性和有害接触，并将其纳入规划过程，从而优化轨迹并提高控制的安全性。
- 在解剖模型上的实验表明，该方法能有效生成安全轨迹，并实现精确的闭环控制，显著降低了末端接触风险和跟踪误差。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种接触感知的规划方法，用于在血管或腔内等受限且脆弱的环境中导航连续体机器人。该方法评估接触质量，惩罚有害的交互，同时允许良性接触。规划器生成运动学上可行的轨迹和接触感知的雅可比矩阵，用于硬件实验中的闭环控制。通过在患者扫描的解剖模型上测试集成系统（规划、控制和机械设计）验证了该方法。规划器为三种常见的解剖环境生成了有效的规划，并且在所有硬件试验中，连续体机器人都能到达目标，同时避免了危险的末端接触（100%成功）。在三个不同环境中，平均跟踪误差分别为 1.9 +/- 0.5 毫米、1.2 +/- 0.1 毫米和 1.7 +/- 0.2 毫米。消融研究表明，惩罚连续体节段末端（ECS）接触可以提高可操作性并防止硬件故障。总而言之，这项工作实现了在高度约束环境中可靠的、接触感知的导航。
🔬 方法详解
问题定义：连续体机器人在高度约束的环境中导航，例如血管或腔内，不可避免地会与周围结构发生接触。不当的接触会降低机器人的可控性，甚至导致运动学奇异性或安全风险。现有方法难以有效区分和处理这些接触，导致导航的可靠性和安全性受到影响。
核心思路：论文的核心思路是开发一种接触感知的规划方法，该方法能够评估不同接触的质量，并对有害的接触进行惩罚，同时允许良性的接触。通过将接触信息纳入规划过程，可以生成更安全、更有效的轨迹，从而提高机器人在复杂环境中的导航性能。
技术框架：该方法包含以下主要模块：1) 接触质量评估：定义接触质量指标，用于评估不同接触的潜在风险和收益。2) 轨迹规划：基于接触质量指标，生成运动学上可行的轨迹，并优化轨迹以避免有害接触。3) 接触感知雅可比矩阵计算：计算考虑接触影响的雅可比矩阵，用于闭环控制。4) 闭环控制：利用接触感知雅可比矩阵，实现对连续体机器人的精确控制。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于提出了接触质量评估指标，并将其融入到轨迹规划和控制中。与现有方法相比，该方法能够更有效地处理接触问题，从而提高机器人在复杂环境中的导航性能和安全性。
关键设计：接触质量评估指标的设计是关键。论文中可能定义了多种接触类型，并为每种类型分配不同的权重，以反映其潜在的风险和收益。此外，轨迹规划过程中可能使用了优化算法，例如梯度下降或序列二次规划，以最小化接触风险并最大化导航效率。接触感知雅可比矩阵的计算可能涉及复杂的力学建模和数值计算。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在三种不同的解剖环境中均能生成有效的规划，并成功引导连续体机器人到达目标，同时避免了危险的末端接触（100%成功率）。平均跟踪误差在三个环境中分别为 1.9 +/- 0.5 毫米、1.2 +/- 0.1 毫米和 1.7 +/- 0.2 毫米。消融研究表明，惩罚连续体节段末端（ECS）接触可以提高可操作性并防止硬件故障，验证了接触感知规划的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于微创手术、血管介入治疗、工业检测等领域。通过提高连续体机器人在复杂环境中的导航能力，可以实现更精确、更安全的操作，降低手术风险，提高诊断效率，并扩展机器人在狭小空间内的应用范围。未来，该技术有望与图像引导、力反馈等技术相结合，实现更智能化的机器人辅助操作。
📄 摘要（原文）
Continuum robots are well suited for navigating confined and fragile environments, such as vascular or endoluminal anatomy, where contact with surrounding structures is often unavoidable. While controlled contact can assist motion, unfavorable contact can degrade controllability, induce kinematic singularities, or introduce safety risks. We present a contact-aware planning approach that evaluates contact quality, penalizing hazardous interactions, while permitting benign contact. The planner produces kinematically feasible trajectories and contact-aware Jacobians which can be used for closed-loop control in hardware experiments. We validate the approach by testing the integrated system (planning, control, and mechanical design) on anatomical models from patient scans. The planner generates effective plans for three common anatomical environments, and, in all hardware trials, the continuum robot was able to reach the target while avoiding dangerous tip contact (100% success). Mean tracking errors were 1.9 +/- 0.5 mm, 1.2 +/- 0.1 mm, and 1.7 +/- 0.2 mm across the three different environments. Ablation studies showed that penalizing end-of-continuum-segment (ECS) contact improved manipulability and prevented hardware failures. Overall, this work enables reliable, contact-aware navigation in highly constrained environments.