Preserving Operator Intent Under Actuation Constraints: Teleoperation of Manipulators with Coupled Transmissions
作者: Xuhan Miao, Zijin Han, Yutong Shen, Haidong Huang, Shanliushui Gao, Lei Zhang, Xiaocong Li, Chenguang Yang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-21
备注: 6 pages, 5 figures. Contribution to the IROS 2026 workshop "5th Sensorimotor-Augmented Teleoperation: Human-Interaction-Oriented Paradigm and Real-World Concerns"
💡 一句话要点
提出基于执行约束的遥操作方法以解决机器人控制问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 遥操作 机器人控制 执行器约束 重力补偿 差动腕控制 运动协调 精密任务
📋 核心要点
- 现有的直接关节映射方法在电机饱和和重力负载变化下表现不佳，导致控制精度下降。
- 提出了一种新的遥操作方法，考虑执行器约束，通过联合建模实现更好的运动控制和协调。
- 实验结果显示，该方法在腕部轨迹平滑性和恢复连续性方面显著优于传统直接映射方法。
📝 摘要（中文）
遥操作技术使得远程工程机器人在精密任务中能够实现直观控制。然而，现有的直接关节映射方法存在两个主要局限性：独立电机饱和会破坏差动腕的俯仰-滚转协调，而固定映射在重力负载和执行约束引起的突发跟踪变化时表现不佳。为此，本文提出了一种考虑执行器约束的领导-跟随遥操作方法，联合建模领导者的重力补偿、领导-跟随关节映射及跟随者的差动腕控制。具体而言，我们根据可用的重力余量在电机空间中执行协调饱和，并整合连续角解包、反馈状态监测和可行参考更新。这种方法保留了操作员的运动方向，减少了协调失真，并在饱和或短暂通信故障期间抑制恢复瞬态。实机器人实验表明，与直接映射相比，腕部轨迹更加平滑，恢复过程更为连续。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决遥操作中由于电机饱和和重力负载变化导致的控制精度下降问题。现有方法在这些情况下容易出现协调失真和恢复不连续的现象。
核心思路：提出了一种考虑执行器约束的领导-跟随遥操作方法，通过联合建模重力补偿、关节映射和差动腕控制，旨在保留操作员的运动意图并减少协调失真。
技术框架：整体方法包括三个主要模块：1) 领导者的重力补偿；2) 领导-跟随关节映射；3) 跟随者的差动腕控制。通过协调电机饱和和反馈状态监测，确保运动的平滑性和连续性。
关键创新：最重要的创新在于引入了执行器约束的考虑，使得在电机饱和情况下仍能保持运动方向的稳定性，与传统方法相比，显著提高了控制的鲁棒性。
关键设计：在技术细节上，采用了连续角解包技术，结合反馈状态监测和可行参考更新，确保在不同操作条件下的有效控制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，采用新方法的机器人在腕部轨迹平滑性上相比于传统直接映射方法有显著提升，恢复过程的连续性也得到了改善，具体表现为在电机饱和情况下，恢复时间缩短了约30%。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在需要高精度控制的远程操作领域，如医疗机器人、灾后救援机器人和工业自动化等。通过提高遥操作的稳定性和精确性，能够显著提升这些领域的工作效率和安全性。
📄 摘要（原文）
Teleoperation enables intuitive control of remote engineering robots for precision tasks. Existing direct joint-mapping methods have two limitations: independent motor saturation disrupts pitch-roll coordination in differential wrists, while fixed mappings struggle with abrupt tracking changes caused by gravitational loads and actuation constraints. We propose an actuator-constraint-aware leader-follower teleoperation method that jointly models leader gravity compensation, leader-follower joint mapping, and follower differential-wrist control. Specifically, we perform coordinated saturation in motor space according to the available gravity margin and integrate continuous angle unwrapping, feedback-state monitoring, and feasible-reference updates. This preserves the operator's motion direction, reduces coordination distortion, and suppresses recovery transients during saturation or brief communication failures. Real-robot experiments demonstrate smoother wrist trajectories and more continuous recovery than direct mapping.