LOInK: Learned Optimal Inverse Kinematics via Structured Neural Surrogate Models

📄 arXiv: 2609.21275v1 📥 PDF

作者: Michael Somerfield, Damian Abood, Ruigang Wang, Ian R. Manchester

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-18

💡 一句话要点

提出LOInK以高效解决逆向运动学问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 逆向运动学 神经网络 机器人控制 优化算法 数据驱动

📋 核心要点

  1. 现有的逆向运动学求解方法通常计算复杂且效率低下，难以满足实时应用需求。
  2. LOInK通过学习配置空间与解耦任务/潜在空间之间的映射，能够高效生成近似最优解。
  3. 实验结果表明，LOInK在四足机器人任务中速度提升显著，且在软驱动器示例中生成高质量解。

📝 摘要（中文）

我们提出了学习最优逆向运动学（LOInK）方法，旨在生成逆向运动学问题的近似最优解。LOInK通过对采样配置、任务变量及给定成本函数的数据进行训练，学习从配置空间到解耦任务/潜在空间的双Lipschitz可逆映射，并将成本最小化解置于潜在空间的原点。这一设计使得通过基于算子分裂的网络反演算法高效采样成本最小化解。我们在三个问题上验证了该方法：三自由度机械臂问题、四足攀爬机器人（LOInK平均可生成近31倍、最高100倍于约束优化方法的速度）以及模拟软驱动器作为纯数据驱动示例，LOInK能够显式生成高质量解，优于现有需要多样采样和评估候选解的生成方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决逆向运动学问题，现有方法在计算效率和实时性方面存在不足，尤其在复杂任务中表现不佳。

核心思路：LOInK通过训练数据学习双Lipschitz可逆映射，将配置空间映射到结构化的潜在空间，使得成本最小化解集中于原点，从而实现高效采样。

技术框架：整体流程包括数据采样、网络训练和解的生成。首先，收集配置和任务变量数据，然后训练神经网络以学习映射，最后通过网络反演算法生成解。

关键创新：LOInK的主要创新在于其结构化潜在空间设计，使得成本最小化解的高效采样成为可能，这与传统的优化方法形成鲜明对比。

关键设计：在网络结构上，LOInK采用了双Lipschitz条件以确保映射的可逆性，损失函数设计为结合了重构误差和成本函数，确保生成解的质量。具体参数设置和网络层数在实验中进行了优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LOInK在四足攀爬机器人任务中生成近似最优解的速度平均提升31倍，最高可达100倍，相较于传统的约束优化方法。此外，在模拟软驱动器的应用中，LOInK能够显式生成高质量解，优于现有生成方法的表现。

🎯 应用场景

LOInK的研究成果在机器人控制、自动化制造和虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提高逆向运动学求解的效率，LOInK能够支持实时控制和复杂任务的执行，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

We introduce Learned Optimal Inverse Kinematics (LOInK), a method to generate approximately optimal solutions to an inverse kinematics problem. When trained on data consisting of sampled configurations and associated task variables and a given cost function, LOInK learns a bi-Lipschitz invertible mapping from configuration space to a decoupled task/latent space, and moreover, the latent space is structured so as to place cost-minimizing solutions at the origin. This enables efficient sampling of cost-minimizing solutions via a network-inversion algorithm based on operator splitting. We demonstrate the proposed approach on three problems: an illustrative three degree-of-freedom manipulator problem; a quadrupedal climbing robot for which LOInK can generate near-optimal solutions on average 31 times faster and up to 100 times faster than a constrained optimization approach; and a simulated soft actuator as a purely data-driven example, in which LOInK can explicitly generate high-quality solutions, unlike existing generative approaches that require diverse sampling and evaluation of candidate solutions.