Virtual model control for compliant reaching under uncertainties

📄 arXiv: 2610.05695v1 📥 PDF

作者: Yi Zhang, Daniel Larby, Fumiya Iida, Fulvio Forni

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2026-10-05

期刊: Y. Zhang, D. Larby, F. Iida and F. Forni, "Virtual model control for compliant reaching under uncertainties," Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. Intell. Robots Syst. (IROS), 2024, pp. 795-801, doi: 10.1109/IROS58592.2024.10801592

💡 一句话要点

提出虚拟模型控制以解决不确定环境下的机器人到达问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 虚拟模型控制 力控制机器人 不确定性 到达任务 机器人适应性 复杂环境 实验验证

📋 核心要点

  1. 现有的力控制机器人在复杂不确定环境中进行到达任务时，面临准确性和轨迹优化的挑战。
  2. 论文提出六种虚拟模型设计方法，以增强机器人在障碍物和不确定性环境中的到达能力。
  3. 实验结果显示，尽管牺牲了一定的准确性，该方法在适应性和复杂动作设计上表现出色。

📝 摘要（中文）

虚拟模型控制（VMC）是一种为在复杂不确定环境中进行力控制的机器人设计控制器的方法。尽管该方法过去主要用于腿部机器人运动，但其适用性更广泛。本文探讨了VMC框架在力控制机器人手臂的到达任务中的应用，提出了六种不同的虚拟模型设计方法，以应对障碍物和不确定性。通过使用一个具有8个自由度的人形机器人进行实际验证，进行了三项实验以测试VMC控制器在可预测性、对外部力的敏感性和对已知与未知障碍的适应性方面的表现。实验分析表明，尽管该方法在准确性和轨迹最优性上有所妥协，但能够以直观和可扩展的方式设计复杂的到达动作。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决力控制机器人在复杂不确定环境中进行到达任务时的准确性和轨迹优化不足的问题。现有方法在面对障碍物和外部干扰时，往往难以保持稳定的性能。

核心思路：论文的核心思路是通过设计多种虚拟模型来增强机器人在不确定环境中的适应能力，从而实现更加灵活和复杂的到达动作。这样的设计使得机器人能够在动态环境中更好地应对变化。

技术框架：整体架构包括虚拟模型的设计、力控制策略的实现以及与环境交互的反馈机制。主要模块包括虚拟模型生成、控制器设计和实验验证。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了六种不同的虚拟模型设计方法，这些方法能够有效应对环境中的不确定性，与传统的控制方法相比，提供了更高的灵活性和适应性。

关键设计：在设计过程中，关键参数包括虚拟模型的参数设置和损失函数的选择。此外，控制器的网络结构也经过优化，以提高对外部力的敏感性和适应性。实验中使用的8自由度人形机器人为验证提供了实际基础。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VMC控制器在可预测性和对外部力的敏感性方面表现优异，能够有效适应已知和未知的障碍物。尽管在准确性和轨迹最优性上有所妥协，但在复杂到达动作的设计上，提升了机器人的适应能力和灵活性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、医疗机器人和工业自动化等场景。在这些领域，机器人需要在复杂和动态的环境中执行任务，VMC方法能够提供更好的适应性和灵活性，提升机器人在实际应用中的表现。未来，该方法可能会推动更智能的机器人系统的发展，适应更广泛的应用需求。

📄 摘要（原文）

Virtual Model Control (VMC) is an approach to design a controller for force-controlled robots in complex uncertain environments. While this method was primarily investigated for legged robot locomotion in the past, it can be more generally applicable to other types of robotic systems. This paper investigates the VMC framework for reaching tasks in a force-controlled robotic arm. We propose six different approaches to designing virtual models in order to achieve reaching tasks in environments with obstacles and uncertainties. A force-controlled 8 degree-of-freedom humanoid robot was used to validate the proposed approach in the real world. We conducted three experiments to test the performance of VMC controllers in terms of predictability, sensitivity to external force, and adaptability against known and unknown obstacles. Experimental analyses show that, even though the proposed approach needs to sacrifice accuracy and trajectory optimality, it enables us to design complex reaching motions under uncertainties, in an intuitive and extendable manner.