CR-Solver: GPU-Accelerated Kinematics Solver for Tendon-driven Continuum Robots
作者: Heqing Yang, Yang Yi, Linqing Zhong, Linjiang Huang, Si Liu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-13
备注: IROS 2026
💡 一句话要点
提出CR-Solver以解决连续机器人运动生成问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 连续机器人 运动生成 优化算法 GPU加速 路径规划 逆运动学 腱驱动
📋 核心要点
- 现有的运动规划方法多基于刚体假设，无法满足连续机器人在复杂环境中的精确运动生成需求。
- CR-Solver通过优化框架将逆运动学、路径跟踪和轨迹规划整合，提供了一种高效的运动生成解决方案。
- 实验结果表明，CR-Solver在速度上显著优于传统CPU求解器，成功率超过95%，精度达到毫米级。
📝 摘要（中文）
连续机器人具有内在的柔性、高灵活性和安全的物理交互能力，使其能够在狭窄和非结构化环境中进行导航和操作。尽管在传感和控制方面取得了进展，但现有的规划库大多基于刚体假设，导致在连续机器人运动生成方面存在显著的技术空白。为此，本文提出了CR-Solver，这是一种基于优化的两阶段运动生成求解器，专为腱驱动的连续机器人设计。该方法将逆运动学、路径跟踪和轨迹规划统一在一个约束非线性优化框架内。通过利用GPU加速的并行优化，CR-Solver能够提供快速、准确且考虑约束的解决方案。实验验证显示，该方法在三个任务上显著加快了传统CPU求解器的速度，同时成功率超过95%，精度达到毫米级。该求解器采用纯Python实现，降低了应用门槛，为连续机器人的高性能运动规划提供了实用且可扩展的基础。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决腱驱动连续机器人在复杂环境中运动生成的效率和精度问题。现有方法多基于刚体模型，无法有效处理连续机器人的柔性和复杂性。
核心思路：CR-Solver的核心思路是将逆运动学、路径跟踪和轨迹规划统一在一个约束的非线性优化框架中，通过GPU加速实现高效的并行计算，从而提高运动生成的速度和准确性。
技术框架：CR-Solver的整体架构分为两个阶段：第一阶段进行逆运动学求解，第二阶段进行路径跟踪和轨迹规划。每个阶段都利用GPU进行并行优化，以加快计算速度。
关键创新：CR-Solver的主要创新在于将多种运动生成任务整合到一个统一的优化框架中，并通过GPU加速实现高效计算，这与传统方法的分散处理方式形成鲜明对比。
关键设计：在设计中，采用了适应性损失函数以平衡不同任务的优化目标，并通过参数调节实现对约束条件的灵活处理。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，CR-Solver在三个任务上实现了显著的性能提升，相较于传统CPU求解器，速度提升幅度超过数倍，且成功率稳定在95%以上，精度达到毫米级，展示了其在实际应用中的优越性。
🎯 应用场景
CR-Solver在腱驱动连续机器人中的应用潜力巨大，特别是在医疗机器人、探测机器人和服务机器人等领域。其高效的运动生成能力能够提升机器人在复杂环境中的操作性能，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Continuum robots provide intrinsic compliance, high dexterity, and safe physical interaction, enabling navigation and manipulation in confined and unstructured environments. Despite recent advances in sensing and control, heightening the need for precise motion generation, most widely used planning libraries are grounded in rigid-body assumptions, creating a critical gap for fast and practical tools for continuum robots. To address this, we present CR-Solver, a two-stage, optimization-based solver for the motion generation of tendon-driven continuum robots. Our method unifies inverse kinematics, path following, and trajectory planning within a single constrained nonlinear optimization framework. Leveraging GPU-accelerated parallel optimization, CR-Solver delivers fast, accurate, and constraint-aware solutions. We validate our approach on three tasks, demonstrating significant speedups over traditional CPU-based solvers while achieving a consistently high success rate above 95% and millimeter-level accuracy. The solver is implemented in pure Python, reducing the barrier to adoption and offering a practical, extensible foundation for continuum robots' high-performance motion planning.