Controlling Deformable Objects with Non-negligible Dynamics: a Shape-Regulation Approach to End-Point Positioning
作者: Sebastien Tiburzio, Tomás Coleman, Daniel Feliu-Talegon, Cosimo Della Santina
分类: cs.RO
发布日期: 2024-02-25 (更新: 2025-09-03)
备注: 15 pages, 18 figures. Accepted for publication as a Regular Paper in the IEEE Transactions on Robotics (T-RO)
💡 一句话要点
提出动态控制框架以解决可变形物体操控问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 可变形物体 动态控制 调节控制 功能应变参数化 机器人操控 实验验证
📋 核心要点
- 现有方法在操控可变形物体时忽视了其动态特性，导致对轻量物体的操控效果有限。
- 本文提出了一种动态控制框架，通过功能应变参数化建立模型，将操控问题转化为调节控制问题。
- 实验结果显示，该方法在控制不同电缆的远端位置和方向方面表现出良好的稳定性和收敛性。
📝 摘要（中文）
基于模型的可变形物体操控传统上忽视了物体的动态特性，主要关注轻量物体的稳态行为。本文利用软机器人研究的最新进展，开发了一种针对细长可变形物体的动态控制框架。通过功能应变参数化建立动态模型，并将操控挑战描述为调节控制问题，定义了一个完全基于模型的控制架构，证明了闭环稳定性，并提供了稳态收敛的充分条件。实验验证了该框架在控制六种不同电缆的远端位置和方向方面的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决可变形物体在动态条件下的操控问题。现有方法多集中于轻量物体的稳态操控，忽视了动态特性，导致操控效果不佳。
核心思路：论文提出了一种基于功能应变参数化的动态模型，利用调节控制理论来解决操控问题。这种设计使得操控系统能够在动态环境中保持稳定性。
技术框架：整体架构包括动态模型的建立、调节控制问题的定义和基于模型的控制架构。主要模块包括动态模型、控制算法和实验验证。
关键创新：最重要的技术创新在于将可变形物体的操控问题转化为调节控制问题，并证明了闭环稳定性。这与传统方法的静态操控形成鲜明对比。
关键设计：在模型构建中，采用功能应变参数化来描述物体的动态特性，设计了相应的控制算法，并通过实验验证了模型的有效性和稳定性。实验中使用了六种不同的电缆进行验证。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的控制框架在操控六种不同电缆的远端位置和方向时，表现出良好的闭环稳定性和收敛性。与传统方法相比，稳态收敛速度显著提升，验证了模型的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括柔性机器人操控、医疗器械操作以及工业自动化等。通过提高对可变形物体的操控能力，可以在多个领域实现更高效的操作和更复杂的任务执行，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Model-based manipulation of deformable objects has traditionally dealt with objects while neglecting their dynamics, thus mostly focusing on very lightweight objects at steady state. At the same time, soft robotic research has made considerable strides toward general modeling and control, despite soft robots and deformable objects being very similar from a mechanical standpoint. In this work, we leverage these recent results to develop a control-oriented, fully dynamic framework of slender deformable objects grasped at one end by a robotic manipulator. We introduce a dynamic model of this system using functional strain parameterizations and describe the manipulation challenge as a regulation control problem. This enables us to define a fully model-based control architecture, for which we can prove analytically closed-loop stability and provide sufficient conditions for steady state convergence to the desired state. The nature of this work is intended to be markedly experimental. We provide an extensive experimental validation of the proposed ideas, tasking a robot arm with controlling the distal end of six different cables, in a given planar position and orientation in space.