Moving-Horizon Estimation and Nonlinear Model Predictive Control of Cable-Driven Soft Manipulators

📄 arXiv: 2607.24029v1 📥 PDF

作者: Lingxiao Xun, Haihong Li, Gang Zheng

分类: cs.RO

发布日期: 2026-07-27

💡 一句话要点

提出基于简化Cosserat动力学的MHE-NMPC框架以控制软操纵器

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 软操纵器 模型预测控制 移动视野估计 Cosserat动力学 电缆驱动 实时控制 状态估计 任务空间控制

📋 核心要点

  1. 软操纵器的控制面临模型准确性与计算可行性之间的矛盾，现有方法难以满足实际需求。
  2. 提出了一种基于简化Cosserat动力学的MHE和NMPC框架，利用电缆长度控制实现精确操控。
  3. 实验结果表明，所提框架在多电缆软操纵器上实现了实时的末端执行器位置跟踪，效果显著。

📝 摘要（中文）

软操纵器的精确控制面临挑战，主要由于难以开发出既准确又计算上可行的模型。本文提出了一种基于简化Cosserat动力学的移动视野估计（MHE）和非线性模型预测控制（NMPC）框架。通过近似电缆张力与松弛之间的互补关系，开发了一种平滑的电缆长度驱动建模方法，实现了无需直接张力传感的电缆长度控制。基于此，提出了MHE方法来估计简化状态，并从末端执行器姿态测量和电缆长度信息中重构操纵器配置。最后，设计了NMPC控制器以在电缆长度和速率约束下实现任务空间控制。通过数值仿真和实验验证了该框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决软操纵器控制中的模型准确性与计算可行性问题。现有方法往往依赖于复杂的模型，难以实现实时控制。

核心思路：通过简化Cosserat动力学，提出了一种新的电缆长度驱动建模方法，避免了对电缆张力的直接测量，从而实现了更为灵活的控制方案。

技术框架：整体框架包括移动视野估计（MHE）模块和非线性模型预测控制（NMPC）模块。MHE用于状态估计和配置重构，NMPC则负责在约束条件下进行任务空间控制。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种平滑的电缆长度驱动建模方法，解决了电缆张力与松弛之间的互补关系问题，显著提高了控制的精确性与实时性。

关键设计：在MHE中，利用末端执行器的姿态测量和电缆长度信息进行状态估计；在NMPC中，设计了适应电缆长度和速率的约束条件，以确保控制的稳定性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的MHE-NMPC方案在四电缆原型上实现了实时控制，末端执行器位置跟踪精度显著提高，验证了该方法在复杂任务中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在医疗机器人、柔性制造系统和服务机器人等领域。通过实现精确的软操纵器控制，可以提高这些系统的灵活性和适应性，推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

Precise control of soft manipulators remains challenging due to the difficulty of developing accurate yet computationally tractable models for model-based estimation and control. Reduced Cosserat-rod models provide a physics-based and control-oriented description of soft-robot dynamics, offering an explicit alternative to purely data-driven input-output representations. In this paper, we propose a moving-horizon estimation (MHE) and nonlinear model predictive control (NMPC) framework for cable-driven soft manipulators based on reduced Cosserat dynamics. A smooth cable-length-driven modeling formulation is developed by approximating the complementarity relationship between cable tension and cable slackness, enabling cable-length control without direct tension sensing. Based on this formulation, an MHE method is introduced to estimate the reduced state and reconstruct the manipulator configuration from end-effector pose measurements and cable-length information. An NMPC controller is then formulated to achieve task-space control under cable-length and cable-rate constraints. The proposed framework is validated through numerical simulations and experiments. Simulation results demonstrate the effectiveness of the estimator and controller for pose and strain-related regulation on a multi-cable soft manipulator. Experimental results on a four-cable prototype further show that the proposed MHE-NMPC scheme can be implemented in real time and enables accurate end-effector position tracking through cable-length control.