Efficient Online Learning of Contact Force Models for Connector Insertion
作者: Kevin Tracy, Zachary Manchester, Ajinkya Jain, Keegan Go, Stefan Schaal, Tom Erez, Yuval Tassa
分类: cs.RO
发布日期: 2023-12-14
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于线性模型学习的接触力模型，用于连接器插入等高接触力操作。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 接触力模型 在线学习 机器人操作 连接器插入 线性模型学习
📋 核心要点
- 刚性摩擦元件的富接触操作难以用刚体模拟器建模，是机器人操作中的核心问题。
- 提出学习准静态接触力模型，使用线性映射捕捉配置、控制与接触力之间的关系。
- 通过仿真和硬件实验验证，学习到的模型与优化控制器结合，实现了平滑的连接器插入。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新的方法，通过学习准静态接触力模型来建模连接器插入等具有刚性摩擦元件的富接触操作任务，避免了使用完整的刚体模拟器。该方法使用包含配置和控制信息的特征向量，发现线性映射能够充分捕捉特征向量与感知到的接触力之间的关系。提出了一种新颖的线性模型学习（LML）算法，用于实时求解全局最优映射，无需任何矩阵求逆，从而使算法在GPU上运行的时间几乎恒定，不受模型大小增加的影响。通过仿真和硬件实验验证了该方法在连接器插入中的有效性，其中学习到的模型与基于优化的控制器相结合，实现了在存在未对准和不确定性情况下的平滑插入。相关视频、代码和其他材料可在网站https://model-based-plugging.github.io/上找到。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决连接器插入等富接触操作任务中，由于刚性摩擦元件的存在，传统刚体模拟器难以精确建模的问题。现有方法通常计算复杂度高，难以实时应用，或者精度不足，无法应对实际操作中的不确定性和未对准情况。
核心思路：论文的核心思路是放弃建立完整的物理模拟器，转而学习一个准静态的接触力模型。该模型将机器人状态（配置和控制）映射到接触力，从而简化了建模过程，降低了计算复杂度。通过学习这种映射关系，可以实现对环境的快速适应和预测。
技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 收集数据：通过实验或仿真获取机器人状态和接触力的数据。2) 特征提取：从机器人状态中提取有用的特征，例如位置、姿态、速度和控制指令。3) 模型学习：使用线性模型学习（LML）算法学习特征向量与接触力之间的线性映射关系。4) 控制器设计：将学习到的接触力模型集成到基于优化的控制器中，用于规划和执行连接器插入任务。
关键创新：论文最关键的创新在于提出了线性模型学习（LML）算法。该算法能够在实时条件下求解全局最优的线性映射，而无需进行矩阵求逆运算。这使得算法的计算复杂度几乎与模型大小无关，从而可以处理大规模的数据和复杂的环境。与传统的最小二乘法等方法相比，LML算法更适合于在线学习和实时控制。
关键设计：特征向量的设计至关重要，需要包含足够的信息来准确预测接触力。论文中使用的特征向量包含了机器人的配置和控制信息。线性模型的选择简化了学习过程，并允许使用高效的LML算法。LML算法的具体实现细节（未知）是保证实时性和全局最优性的关键。
📊 实验亮点
论文通过仿真和硬件实验验证了所提出方法的有效性。在连接器插入任务中，学习到的模型与基于优化的控制器相结合，实现了在存在未对准和不确定性情况下的平滑插入。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但实验结果表明，该方法能够显著提高连接器插入的成功率和效率。与传统的基于模型的控制方法相比，该方法具有更强的适应性和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高精度接触力控制的机器人操作任务，例如精密装配、医疗手术、以及在复杂环境中进行物体操作。通过学习环境的接触力模型，机器人可以更好地适应不确定性和变化，提高操作的鲁棒性和效率。未来，该方法有望推广到更复杂的非线性接触力模型，进一步提升机器人的操作能力。
📄 摘要（原文）
Contact-rich manipulation tasks with stiff frictional elements like connector insertion are difficult to model with rigid-body simulators. In this work, we propose a new approach for modeling these environments by learning a quasi-static contact force model instead of a full simulator. Using a feature vector that contains information about the configuration and control, we find a linear mapping adequately captures the relationship between this feature vector and the sensed contact forces. A novel Linear Model Learning (LML) algorithm is used to solve for the globally optimal mapping in real time without any matrix inversions, resulting in an algorithm that runs in nearly constant time on a GPU as the model size increases. We validate the proposed approach for connector insertion both in simulation and hardware experiments, where the learned model is combined with an optimization-based controller to achieve smooth insertions in the presence of misalignments and uncertainty. Our website featuring videos, code, and more materials is available at https://model-based-plugging.github.io/.