FORTE: Task-Adaptive Force Capability Optimization for Mobile Manipulators
作者: Xiao Wang, Heng Zhang, Gokhan Solak, Fei Zhao, Arash Ajoudani
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-18
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出任务自适应力能力优化框架以提升移动操控器性能
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 移动操控器 力能力优化 任务导向 视觉-语言模型 多目标优化
📋 核心要点
- 现有的冗余解决方法忽视了任务特定的力需求，导致在不必要的情况下牺牲了灵活性。
- 提出了一种任务导向的力能力优化框架，结合视觉-语言模型推断物体属性，生成期望的任务力序列。
- 实验结果显示，该方法在重载和轻载情况下均能有效平衡力能力与灵活性，超越了传统的优化方法。
📝 摘要（中文）
有效的机器人操控中的物理交互控制不仅需要运动的运动学可行性，还需要足够的力交互能力。现有的冗余解决方法往往忽视任务特定的力需求，或无差别地最大化力能力，导致在不必要的大力矩情况下牺牲灵活性。本文提出了一种针对冗余移动操控器的任务导向力能力优化框架。通过视觉-语言模型（VLM）从RGB图像和任务描述中推断物体的物理属性，生成捕捉重力和惯性需求的期望任务力序列。我们定义了一种任务导向的力能力度量，量化任务需求与机器人剩余驱动能力之间的兼容性。实验表明，该方法在重载情况下提供了足够的力能力，同时在轻载情况下保持了高灵活性，达成了任务自适应的平衡。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有冗余移动操控器在物理交互控制中对任务特定力需求的忽视，导致力能力和灵活性之间的矛盾。现有方法往往无差别地最大化力能力，未能考虑任务的实际需求。
核心思路：提出了一种任务导向的力能力优化框架，通过视觉-语言模型推断物体的物理属性，生成符合任务需求的力序列，从而优化机器人在执行任务时的力能力。
技术框架：整体架构包括任务力序列生成模块、力能力度量模块和多目标轨迹优化模块。首先，VLM推断物体属性并生成任务力序列；然后，定义任务导向的力能力度量，最后结合多种约束进行轨迹优化。
关键创新：最重要的创新在于引入了任务导向的力能力度量，量化任务需求与机器人剩余驱动能力之间的兼容性，解决了传统方法无法有效平衡力能力与灵活性的问题。
关键设计：在设计中，采用了动态残余力多面体（RFP）来量化力能力，并结合可操作性、关节限制避免、轨迹平滑性等因素进行多目标优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在重载情况下提供了足够的力能力，同时在轻载情况下保持了高灵活性。与传统的基线方法相比，任务自适应优化在力能力和灵活性之间达成了更优的平衡，显著提升了操作效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人和医疗机器人等，能够在复杂的物理交互任务中提升机器人的操作性能和适应能力。未来，该框架有望推动更智能的机器人系统在动态环境中的应用，提升其自主操作能力。
📄 摘要（原文）
Effective physical interaction control in robotic manipulation requires not only kinematically feasible motion but also sufficient force-interaction capability. Existing redundancy resolution methods often ignore task-specific force demands or maximize the force capability indiscriminately, sacrificing dexterity when large force margins are unnecessary. We propose a task-oriented force capability optimization framework for redundant mobile manipulators. A Vision-Language Model (VLM) infers object physical properties from an RGB image and a task description, generating a desired task-force sequence that captures gravitational and inertial demands. We then define a task-oriented force capability metric as the signed distance between a task-force uncertainty ball and the dynamic residual force polytope (RFP), quantifying compatibility between task demands and the robot's remaining actuation capacity. This metric is incorporated, alongside manipulability, joint-limit avoidance, trajectory smoothness, and base-oscillation suppression, into a whole-body multi-objective trajectory-optimization problem. Experiments on a mobile manipulator performing lifting and single-point-holding tasks under varying payload conditions demonstrate that the proposed method provides sufficient force capability for heavy loads while preserving high manipulability for light loads. This yields a task-adaptive balance that fixed capability-maximizing baselines (RFP inscribed radius, RFP cone) and manipulability-only optimization fail to achieve. The core implementation is publicly available at https://github.com/yeying256/FORTE.