Phrase-Level Robotic Guqin Performance: Bimanual Motion Planning and Audio-Tactile Interaction Monitoring
作者: Zhen Wang, Zhiheng Chen, Tianyuan Bao, Tianwei Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-21
💡 一句话要点
提出双臂机器人系统以实现自主的古琴演奏
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 双臂机器人 古琴演奏 层次化规划 触觉监测 音效控制 人机交互 机器人艺术
📋 核心要点
- 乐器演奏的复杂性使得现有机器人在执行精确的音乐演奏任务时面临挑战，尤其是在双手协调和音效控制方面。
- 本文提出了一种双臂机器人系统，通过层次化规划框架解决古琴演奏中的手指分配、轨迹连续性和接触调度问题。
- 实验结果表明，该系统在实际古琴演奏中表现出色，事件正确率高达93.6%和96.8%，显示出其在音乐演奏中的有效性。
📝 摘要（中文）
近年来，类人机器人和具身智能的进步使得机器人能够执行越来越复杂的操作任务。然而，乐器演奏仍然是一个严峻的挑战，要求不仅要实现无碰撞的轨迹执行，还需要精确的接触时机、不对称的双手协调以及在物理乐器上产生目标音效。古琴作为一种七弦无品的乐器，其独特的操作挑战包括毫米级的弦间距、瞬时的右手拨弦和持续的左手和声接触。本文提出了一种物理异构双臂机器人系统，能够实现短语级的自主古琴演奏。我们将古琴演奏形式化为混合离散-连续执行问题，并开发了一个层次化规划框架，协调工作手指分配、配置连续性、障碍物避免以及连续音乐事件中的紧密双手接触调度。该系统集成了视觉引导的乐器定位、基于触觉的和声接触监测以及基于听觉反馈的拨弦参数校准。在25事件短语的实际实验中，该系统可靠地执行了协调的开弦和第七回音和声序列，重复试验中事件正确率分别达93.6%和96.8%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在古琴演奏中面临的复杂操作问题，包括精确的接触时机和双手协调。现有方法在这些方面存在不足，难以实现高质量的音乐演奏。
核心思路：论文提出了一种物理异构双臂机器人系统，通过将古琴演奏视为混合离散-连续执行问题，设计了层次化的规划框架，以实现高效的手指分配和轨迹控制。
技术框架：整体架构包括乐器定位、触觉监测和听觉反馈三个主要模块。首先，系统通过视觉引导定位乐器；然后，利用触觉传感器监测和声接触；最后，基于听觉反馈调整拨弦参数。
关键创新：最重要的技术创新在于将古琴演奏形式化为混合离散-连续问题，并提出了层次化规划框架，能够有效协调双手的操作和音效控制，这在现有方法中是前所未有的。
关键设计：系统设计中，关键参数包括手指分配策略、轨迹连续性约束和接触调度规则。损失函数考虑了音效的准确性和接触的稳定性，以确保演奏质量。通过这些设计，系统能够在复杂的演奏任务中保持高效和准确。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，该系统在25事件的古琴演奏中实现了93.6%和96.8%的事件正确率，表明其在协调双手操作和音效控制方面的卓越性能。这一成果显著提升了机器人在音乐演奏任务中的可靠性和准确性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括音乐教育、机器人表演艺术以及人机交互等。通过实现高质量的乐器演奏，机器人可以在文化传播和艺术创作中发挥重要作用，未来可能推动智能机器人在音乐领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Recent advances in humanoid robotics and embodied intelligence have enabled robots to perform increasingly complex manipulation tasks. However, musical instrument performance remains a formidable benchmark, demanding not only collision-free trajectory execution but also precise contact timing, asymmetric bimanual coordination, and target acoustic outcomes on physical instruments. The guqin, a seven-string fretless zither, presents unique manipulation challenges due to its millimetric string spacing, transient right-hand plucking, and sustained left-hand harmonic contacts. In this work, we present a physical heterogeneous dual-arm robotic system for phrase-level autonomous guqin performance. We formulate guqin playing as a hybrid discrete--continuous execution problem and develop a hierarchical planning framework that coordinates working finger assignment, configuration continuity, obstacle avoidance, and tight bimanual contact schedules across consecutive musical events. The system integrates vision-guided instrument localization, tactile-based harmonic contact monitoring, and auditory feedback-informed plucking parameter calibration. Real-world experiments on a 25-event phrase demonstrate that the system reliably executes coordinated open-string and seventh-hui harmonic sequences on a physical guqin, achieving 93.6% and 96.8% event correctness across repeated trials.