Safety Control of a Hyper-redundant Robot via Adaptive Weighted Control Barrier Functions
作者: Zijian Cai, Kiwan Wong, Wenci Xin, Wei Xiao, Daniela Rus, Cecilia Laschi
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-21
💡 一句话要点
提出加权控制障碍函数以解决超冗余机器人安全控制问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 超冗余机器人 安全控制 加权控制障碍函数 自适应策略 路径跟踪 实验评估 机器人技术
📋 核心要点
- 超冗余机器人在杂乱环境中的安全操作面临挑战，现有方法难以有效解决负载不均和跟踪误差问题。
- 本文提出了一种加权控制障碍函数（W-CBFs）框架，通过自适应加权策略来强化安全约束并减少跟踪误差。
- 实验结果表明，采用加权方法后，跟踪误差显著降低，且在清洁任务中表现出优于手动操作的覆盖性能。
📝 摘要（中文）
超冗余机器人因其高灵活性适合在狭小空间中操作，但在杂乱环境中的安全操作仍然具有挑战性。此外，其细长结构常导致负载分布不均和沿体的跟踪误差不均。为了解决这些问题，本文提出了一种加权控制障碍函数（W-CBFs）框架，旨在在减少因负载不均引起的跟踪误差的同时，强制执行安全约束。通过在不同障碍配置下对圆形路径跟踪任务进行评估，结果显示，与非加权方法相比，最大跟踪误差的均方根（RMS）减少了59.6%（仿真）和87.7%（物理实验）。此外，基于不同映射函数下模拟与实验性能的差异，研究了自适应加权策略，进一步减少了RMS误差21.9%和8.5%。最后，在清洁任务中评估了机器人，尽管控制器未针对区域覆盖进行优化，但其自主策略在避免碰撞的同时实现了可比或更好的覆盖性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决超冗余机器人在杂乱环境中操作时的安全性和跟踪精度问题。现有方法在负载分布不均和跟踪误差方面存在不足，导致机器人在复杂环境中难以安全高效地工作。
核心思路：提出加权控制障碍函数（W-CBFs）框架，通过动态调整权重来强化安全约束，同时减少因负载不均引起的跟踪误差。这种设计旨在提高机器人在复杂环境中的操作安全性和精确性。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 加权控制障碍函数的设计，2) 自适应权重调整策略，3) 实验评估与性能对比。通过这些模块，系统能够在不同环境下动态调整控制策略。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了自适应加权策略，使得控制障碍函数能够根据实时反馈动态调整，从而显著提高了跟踪精度和安全性。这一方法与传统的静态加权方法本质上不同，能够更好地适应复杂环境。
关键设计：在设计中，关键参数包括权重的初始设置和调整策略，损失函数考虑了跟踪误差和安全约束的综合影响。此外，采用了多种映射函数来优化模拟与实验之间的性能差异。通过这些设计，系统能够在不同的操作条件下保持高效的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，采用加权控制障碍函数后，最大跟踪误差的均方根（RMS）在仿真中减少了59.6%，在物理实验中减少了87.7%。自适应加权策略进一步降低了RMS误差21.9%和8.5%。在清洁任务中，机器人实现了与手动操作相当或更好的覆盖性能，同时避免了碰撞。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗机器人、服务机器人以及工业自动化等需要在复杂环境中进行精细操作的场景。通过提高超冗余机器人的安全性和操作精度，能够显著提升其在实际应用中的价值和效率，未来可能推动更多智能机器人在日常生活和工业生产中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Hyper-redundant robots are well suited for confined-space manipulation due to their high dexterity, but safe operation in cluttered environments remains challenging. In addition, their slender structures often lead to uneven load distributions and nonuniform tracking errors along the body. To address these issues, this work proposes a weighted control barrier functions (W-CBFs) framework that enforces safety constraints while reducing tracking errors caused by uneven loading. The proposed controller was first evaluated on a circular path-following task under different obstacle configurations. With fixed weights, compared to the non-weighted method, the maximum reduction in root-mean-square (RMS) tracking error was 59.6\% in simulation and 87.7\% in physical experiments. An adaptive weighting strategy was then investigated based on the discrepancy between simulated and experimental performance under different mapping functions. The RMS errors were further reduced by 21.9\% and 8.5\%, respectively, although the error increases when obstacles were located close to the robot body. Finally, the robot was evaluated in a cleaning task requiring coverage of a rectangular area and compared with manual teleoperation. Although the controller was not explicitly optimized for area coverage, the autonomous strategy achieved comparable or better coverage performance while avoiding collisions with the surrounding frame, whereas collisions occurred during manual operation.