Collaborative Manipulation of Deformable Objects with Predictive Obstacle Avoidance
作者: Burak Aksoy, John Wen
分类: cs.RO
发布日期: 2024-01-29
备注: Accepted to 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2024)
💡 一句话要点
提出基于位置动态的控制方法以解决可变形物体的协作操控问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 可变形物体 协作操控 运动预测 控制屏障函数 工业机器人 实时碰撞避免
📋 核心要点
- 现有方法在可变形物体的操控中面临高自由度和运动预测复杂性的问题，导致大多数操控仍需人工完成。
- 本文提出了一种基于位置动态的方法，通过控制屏障函数实现多机器人协作操控，能够有效预测物体运动并避免碰撞。
- 实验结果表明，该方法在一维和二维可变形物体的仿真中表现出色，能够实时避免碰撞并减少路径跟踪误差。
📝 摘要（中文）
可变形物体的操控在日常生活和众多应用中非常重要。尽管工业机器人技术取得了显著进展，但可变形物体的操控仍主要依赖人工。这是由于其内部自由度众多且运动预测复杂。本文应用计算高效的位置基础动态方法来预测物体运动及与障碍物的距离，并将该距离纳入控制屏障函数中，以实现多机器人运动的调整，避免与障碍物碰撞。通过对一维和二维可变形物体的仿真，结果表明该方法在实时碰撞避免方面的可行性，能够最小化路径跟踪误差，同时保持与障碍物的最小距离，防止可变形物体的过度拉伸。该方法在ROS中实现，便于在不同应用中移植。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决可变形物体的操控问题，现有方法在运动预测和碰撞避免方面存在不足，导致操控效率低下。
核心思路：论文提出了一种基于位置动态的方法，通过计算物体与障碍物的距离，并将其纳入控制屏障函数中，以实现多机器人协作操控，避免碰撞。
技术框架：整体架构包括物体运动预测模块、障碍物距离计算模块和控制屏障函数模块，协同工作以调整机器人的运动轨迹。
关键创新：最重要的创新在于将位置基础动态方法与控制屏障函数结合，能够高效地实现实时碰撞避免，与传统方法相比，显著提高了操控的灵活性和安全性。
关键设计：在设计中，关键参数包括障碍物的最小距离设定和控制策略的实时调整，确保机器人在动态环境中能够快速响应并避免碰撞。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，该方法在一维和二维可变形物体的仿真中，能够实时避免碰撞，路径跟踪误差显著降低，同时保持与障碍物的最小距离，展现出良好的适应性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人和医疗机器人等。通过提高可变形物体的操控精度和安全性，能够在多个领域实现更高效的自动化操作，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Manipulating deformable objects arises in daily life and numerous applications. Despite phenomenal advances in industrial robotics, manipulation of deformable objects remains mostly a manual task. This is because of the high number of internal degrees of freedom and the complexity of predicting its motion. In this paper, we apply the computationally efficient position-based dynamics method to predict object motion and distance to obstacles. This distance is incorporated in a control barrier function for the resolved motion kinematic control for one or more robots to adjust their motion to avoid colliding with the obstacles. The controller has been applied in simulations to 1D and 2D deformable objects with varying numbers of assistant agents, demonstrating its versatility across different object types and multi-agent systems. Results indicate the feasibility of real-time collision avoidance through deformable object simulation, minimizing path tracking error while maintaining a predefined minimum distance from obstacles and preventing overstretching of the deformable object. The implementation is performed in ROS, allowing ready portability to different applications.