RoboCompiler: Graph-Native Compilation of Closed-Chain Robots for Consistent Modeling, Control, and Simulation
作者: Mehdi Heydari Shahna, Joongheon Kim, Jouni Mattila
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-28
备注: GitHub: https://github.com/Mehdi-Heydari-Shahna/RoboCompiler
💡 一句话要点
提出RoboCompiler以解决闭链机器人建模与控制一致性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 闭链机器人 建模一致性 控制系统 动力学仿真 图形编译 高效计算 机器人技术
📋 核心要点
- 现有方法在处理具有运动环路的机器人时，常常面临模型不一致的问题，导致控制和仿真难以协调。
- RoboCompiler通过图形原生框架，将机械图编译为共享接口，确保了模型的一致性和高效性。
- 在多个机器人平台上进行的实验显示，RoboCompiler显著提高了计算效率，减少了评估时间和闭环回放时间。
📝 摘要（中文）
具有运动环路、耦合驱动和变化接触的机器人需要一致的配置、运动、力和动力学模型。然而，这些接口通常分别重建，导致闭合和驱动一致性难以维持。本文提出了RoboCompiler，一个图形原生框架，将标准机制图编译为共享机械接口。该框架通过构建闭合路径和解析残差雅可比矩阵，组装可行配置，并通过切线提升映射独立速度到完整机器人和任务运动。约束曲率修正扩展到加速度和投影刚体动力学。实验表明，该方法在多个机器人平台上实现了高精度的约束动力学和机械一致性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决具有运动环路的机器人在建模、控制和仿真中的一致性问题。现有方法往往需要分别重建接口，导致闭合和驱动一致性难以维持。
核心思路：RoboCompiler通过构建一个标准机制图，编译成共享的机械接口，确保模型的一致性和高效性。该方法通过构建闭合路径和解析雅可比矩阵，优化了机器人运动的建模过程。
技术框架：RoboCompiler的整体架构包括多个模块：从身体、关节、框架、惯性和驱动端口构建闭合路径，生成解析残差雅可比矩阵，并通过秩检查的延续和修正组装可行配置。
关键创新：该研究的主要创新在于提出了一种图形原生的编译框架，能够高效处理闭链机器人模型的一致性问题，与现有方法相比，显著提高了计算效率和准确性。
关键设计：RoboCompiler采用切线提升映射独立速度到完整运动，并通过约束曲率修正扩展到加速度和刚体动力学，确保了在动态变化下的高效更新。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在Kangaroo平台上，RoboCompiler的编译过程将残差和雅可比评估时间减少了96.7%，闭环回放的墙时减少了66.8%。这些实验结果表明，该方法在保持动力学和控制固定的情况下，显著提升了计算效率。
🎯 应用场景
RoboCompiler的研究成果在机器人控制、仿真和动态建模等领域具有广泛的应用潜力。其高效的一致性建模方法可用于工业机器人、服务机器人等多种类型的机器人系统，提升其在复杂环境中的操作能力和可靠性。
📄 摘要（原文）
Robots with kinematic loops, coupled actuators, and changing contacts require consistent models of configuration, motion, force, and dynamics. Yet these interfaces are often reconstructed separately for control and simulation, making closure and actuation consistency difficult to maintain. This paper presents RoboCompiler, a graph-native framework that compiles a canonical mechanism graph into a shared mechanical interface. From bodies, joints, frames, inertias, and actuator ports, it constructs closure paths and analytic residual Jacobians, then assembles feasible configurations through rank-checked continuation and correction. A tangent lift maps independent velocities to full robot and task motion, while paired actuator-port maps preserve virtual work. A constraint-curvature correction extends the reduction to accelerations and projected rigid-body dynamics, including floating-base and support modes. Cycle-local evaluation, generated Jacobians, and dependency-aware reuse enable localized updates when closure inputs change. We evaluate physical loops and task-induced constraints on a Komatsu excavator, Unitree Go2, Franka Panda, Kangaroo, and a six-UPS Stewart platform. High-precision constrained-dynamics and independent Pinocchio checks confirm mechanical consistency; MuJoCo and Isaac Sim/PhysX executions demonstrate task performance and model reuse under native contact. For Kangaroo, compilation reduces residual-and-Jacobian evaluation time by 96.7% and closed-loop rollout wall time by 66.8%, with dynamics and control held fixed.