Robotic Valve Turning: Axial Misalignment Correction Using Reaction Torque Feedback

📄 arXiv: 2609.24413v1 📥 PDF

作者: Amit Kumar, Sri Harsha Turlapati, Gautami Golani, Yang Lin, Ravi N. Banavar, Domenico Campolo

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-21

备注: 7 pages, 7 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

💡 一句话要点

提出基于反作用力反馈的控制方法以纠正机器人阀门操作中的轴向失调问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人控制 反作用力反馈 阀门操作 轴向失调 稳定性控制 工业自动化 智能制造

📋 核心要点

  1. 现有的视觉估计方法在阀门操作中容易受到校准误差和遮挡的影响，导致轴向失调难以准确纠正。
  2. 本研究提出了一种基于反作用力的控制律，通过物理交互直接获取失调信息，从而实现稳定的轴向失调纠正。
  3. 实验结果表明，该方法在多种初始失调情况下表现出良好的鲁棒性，失调中位数和反作用力均在可接受范围内。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种触觉更新控制律，通过反作用力来纠正机器人阀门操作中的轴向失调。与基于视觉的估计方法相比，反作用力直接源于夹持器与阀门之间的物理交互，能够有效避免校准误差、遮挡和接触几何的不确定性。研究表明，控制律在几何属性的基础上是均匀渐近稳定的，并通过仿真验证了其有效性。此外，使用Kinova Gen3机器人手臂对初始失调范围为$-15^ heta$到$15^ heta$的三种阀门位置进行了实验，结果显示18个测试案例中，失调的中位数绝对值为$2.46^ heta$，反作用力为$0.23 ext{Nm}$。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决机器人阀门操作中的轴向失调问题。现有的视觉估计方法容易受到环境因素的影响，导致失调纠正不准确。

核心思路：论文提出了一种利用反作用力反馈的控制律，通过物理交互获取失调信息，从而实现更为稳定的控制效果。该设计基于反作用力与失调向量之间的几何关系。

技术框架：整体方法包括反作用力的测量、失调向量的计算和控制律的实施。首先，通过传感器获取反作用力数据，然后计算失调向量，最后应用控制律进行调整。

关键创新：本研究的主要创新在于利用反作用力反馈来纠正失调，这一方法与传统的视觉估计方法本质上不同，避免了视觉方法的局限性。

关键设计：在控制律的设计中，确保了其均匀渐近稳定性。此外，实验中使用了Kinova Gen3机器人手臂，针对不同的阀门位置和失调角度进行了系统的测试。实验参数和设置经过精心设计，以确保结果的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，在18个测试案例中，失调的中位数绝对值为$2.46^ heta$，反作用力的中位数为$0.23 ext{Nm}$，表明该方法在不同初始失调情况下均表现出良好的鲁棒性，显著优于传统视觉估计方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、智能制造和机器人辅助操作等。通过提高机器人在复杂环境中的操作精度，能够显著提升生产效率和安全性，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In this work, we propose a haptic update control law that uses reaction torques to correct axial misalignment during robotic valve manipulation. Unlike vision-based estimates, which can be affected by calibration errors, occlusion, and uncertainty in the contact geometry, reaction torques arise directly from the physical interaction between the gripper and valve. A geometric relationship exists between the error (misalignment) vector and these torques. The primary aim of this work is to propose a stable controller exploiting this geometric property. Our control law is proven to be uniformly asymptotically stable. Simulations are performed for verification. Furthermore, we experimentally test the robustness of our method using a Kinova Gen3 robotic arm for initial misalignments ranging from $-15^\circ$ to $15^\circ$ at 3 different valve positions and report the resulting data distribution. The absolute value of the median misalignment across all 18 test cases is found to be within $2.46^\circ$ and that of reaction torques within $0.23\mathrm{Nm}$.