Safe Multi-Robot Collaborative Transport Using Density Functions
作者: Jagannath Prasad Sahoo, Sriram S. K. S. Narayanan, Umesh Vaidya
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-06
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于密度函数的多机器人安全协作运输方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多机器人协作 模型预测控制 密度函数 安全操作 动态环境
📋 核心要点
- 现有的多机器人协作操作方法通常依赖于预先计算的轨迹，缺乏灵活性和实时适应能力。
- 本文提出的框架通过密度函数实现了基于目标和初始姿态的实时控制，避免了轨迹预计算的限制。
- 实验结果表明，该方法在推动刚性物体通过狭窄通道时，表现出优于传统方法的安全性和效率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种分层密度基模型预测控制框架，用于多只四足机器人安全协作操作。该框架使得机器人团队能够仅通过初始和目标姿态推动共享物体到达期望位置，而无需预先计算参考轨迹。通过集中式箱级MPC优化接触力，同时强制控制密度约束以实现目标收敛和障碍物规避。每个机器人在共享信息假设下解决分布式机器人级全身MPC，以跟踪其移动接触位置，同时考虑静态障碍物和邻近机器人的时变位置。该方法在MuJoCo中进行了评估，使用全身接触动力学模拟两只和三只Unitree Go2四足机器人协作推动刚性物体通过狭窄通道。与匹配的控制障碍函数和RRT*基线的比较展示了所提出的基于密度的推力、力和扭矩耦合操作任务的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多机器人协作操作中的安全性和灵活性问题。现有方法通常依赖于预先计算的轨迹，导致在动态环境中适应能力不足。
核心思路：提出的密度基模型预测控制框架允许机器人仅通过初始和目标姿态进行操作，实时优化接触力和避障策略，增强了系统的灵活性和安全性。
技术框架：整体架构包括集中式箱级MPC和分布式机器人级全身MPC两个主要模块。箱级MPC负责全局优化和约束管理，而每个机器人通过分布式MPC跟踪其接触位置。
关键创新：该研究的核心创新在于引入了控制密度约束，确保在动态环境中实现目标收敛和障碍物规避，与传统方法相比，显著提升了操作的安全性和效率。
关键设计：在设计中，采用了基于密度的控制策略，设置了适应性强的损失函数，以平衡接触力和避障需求，同时考虑了邻近机器人的动态位置。实验中使用的MuJoCo模拟环境提供了真实的接触动力学支持。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的方法在推动刚性物体通过狭窄通道时，相较于控制障碍函数和RRT*基线，表现出更高的成功率和更低的碰撞率，验证了密度基控制策略的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动化仓储、物流运输和救援任务等场景，能够有效提升多机器人系统在复杂环境中的协作能力和安全性。未来，该方法有望在实际机器人应用中得到广泛推广，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
This paper presents a hierarchical density-based model predictive control framework for safe collaborative manipulation by multiple quadrupedal robots. The framework enables a team of robots to push a shared object to a desired pose using only the initial and goal poses, without requiring a precomputed reference trajectory. A centralized box-level MPC optimizes contact forces while enforcing a control-density constraint for goal convergence and obstacle avoidance. Each robot then solves its own distributed robot-level whole-body MPC, under a stated shared-information assumption, to track its moving contact location while accounting for static obstacles and the time-varying positions of neighboring robots. The approach is evaluated in MuJoCo using whole-body contact dynamics for two and three Unitree Go2 quadrupeds collaboratively pushing rigid objects through narrow passages. Comparisons with matched Control Barrier Function and RRT* based tracking baselines demonstrate the effectiveness of the proposed density-based formulation for push-only, force- and torque-coupled manipulation tasks. Implementation videos are available at https://jaggu2606.github.io/go2-density-mpc-pushing/