Adaptive Shape-Servoing for Vision-based Robotic Manipulation with Model Estimation and Performance Regulation

📄 arXiv: 2312.06340v1 📥 PDF

作者: Fangqing Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-11

💡 一句话要点

提出一种自适应形状伺服框架，用于弹性杆的视觉机器人操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 弹性杆操作 视觉伺服 无模型控制 自适应卡尔曼滤波 机器人操作 形状控制

📋 核心要点

  1. 弹性杆操作面临形状学习、机器人操作建模和形状控制器设计等挑战，现有方法依赖先验知识或模型。
  2. 该论文提出一种无模型的自适应形状伺服框架，利用自适应卡尔曼滤波进行在线模型估计，并结合无模型自适应控制。
  3. 通过单机器人操作的仿真实验，验证了所提出的操作框架的有效性，表明其具有增强形变对象操作自主性的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种弹性杆操作框架，包括形状表示、传感器-运动模型估计和形状控制器。弹性杆的操作面临诸多挑战：1) 从高维到低维空间的形状学习；2) 机器人操作弹性杆的建模；3) 形状控制器的确定。本文提出了一种新颖的弹性杆操作框架，该框架仅使用系统的输入和输出数据，无需任何关于机器人、相机和对象的先验知识，以无模型的方式运行。对于传感器-运动模型的逼近，采用自适应卡尔曼滤波（AKF）作为在线估计。根据获得的机器人-对象配置的微分模型设计了无模型自适应控制（MFAC），然后结合性能调节要求，给出了形状控制器的最终形式。因此，该方法可以增强形变对象操作的自主能力。通过单机器人操作进行了详细的仿真实验，以评估所提出的操作框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有弹性杆操作方法依赖于机器人、相机和对象的先验知识，建模复杂且泛化性差。高维形状信息的有效利用和控制器的设计是关键挑战。

核心思路：采用无模型自适应控制，避免对机器人、相机和对象进行显式建模。通过在线估计传感器-运动模型，实现对弹性杆形状的精确控制。利用自适应卡尔曼滤波进行模型估计，并结合性能调节，提高控制器的鲁棒性和适应性。

技术框架：该框架包含三个主要模块：形状表示、传感器-运动模型估计和形状控制器。首先，通过视觉传感器获取弹性杆的形状信息，并进行降维表示。然后，利用自适应卡尔曼滤波在线估计机器人操作与形状变化之间的关系。最后，基于估计的模型设计无模型自适应控制器，实现对弹性杆形状的精确控制。

关键创新：该方法的核心创新在于其无模型特性，无需预先建立复杂的物理模型，而是通过在线学习的方式适应不同的操作环境和对象。自适应卡尔曼滤波的应用使得模型估计更加准确和鲁棒。

关键设计：自适应卡尔曼滤波器的参数设置，如过程噪声和测量噪声的协方差矩阵，需要根据具体应用进行调整。无模型自适应控制器的设计需要考虑控制精度和稳定性之间的平衡。性能调节环节需要根据期望的控制性能指标进行优化。

📊 实验亮点

通过单机器人操作弹性杆的仿真实验，验证了所提出的自适应形状伺服框架的有效性。实验结果表明，该方法能够实现对弹性杆形状的精确控制，并具有良好的鲁棒性和适应性。具体的性能数据，如控制精度和收敛速度，在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于柔性物体的自动化操作，例如医疗手术中的导管操作、工业生产中的线缆装配等。该方法能够提高操作的精度和效率，降低对操作人员的技能要求，并有望实现更加智能和自主的机器人操作。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a manipulation framework for the elastic rod, including shape representation, sensorimotor-model estimation, and shape controller. Until now, the manipulation of the elastic rod has faced several challenges: 1) shape learning from high-dimensional to low-space dimensional; 2) the modeling of robot manipulation of the elastic rod; 3) the determination of the shape controller. A novel manipulation framework for the elastic rod is presented in this paper, which only uses the input and output data of the system without any prior knowledge of the robot, camera, and object. The proposed approach runs in a model-free manner. For the approximation of the sensorimotor model, adaptive Kalman filtering (AKF) is used as the online estimation. Model-free adaptive control (MFAC) is designed according to the obtained differential model of robot-object configuration and then is combined with the performance regulation requirement to give the final format of the shape controller. Hence, the proposed approach can enhance the autonomous capability of deformation object manipulation. Detailed simulation results are conducted with a single robot manipulation to evaluate the effectiveness of the proposed manipulation framework.