Online Multi-Contact Feedback Model Predictive Control for Interactive Robotic Tasks

📄 arXiv: 2403.08302v1 📥 PDF

作者: Seo Wook Han, Maged Iskandar, Jinoh Lee, Min Jun Kim

分类: cs.RO

发布日期: 2024-03-13

备注: This paper has been accepted for publication at the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Yokohama, 2024

DOI: 10.1109/ICRA57147.2024.10611151

💡 一句话要点

提出在线多接触反馈模型预测控制以解决交互式机器人任务

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模型预测控制 多接触反馈 机器人控制 实时反馈 动态规划 人机交互 服务机器人

📋 核心要点

  1. 现有的机器人控制方法在处理未知接触位置时存在局限性，难以实现实时反馈和动态调整。
  2. 本文提出了一种新的MPC框架，结合多接触粒子滤波算法，能够实时获取接触信息并进行控制。
  3. 实验结果显示，所提方法在不同接触情况下均能实现高达6.8kHz的控制更新频率，显著提升了机器人的交互能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种模型预测控制（MPC）方法，以实现交互式机器人任务，其中多个接触可能在未知位置发生。为应对这种情况，我们在MPC框架中引入了显式的接触反馈回路。采用名为多接触粒子滤波与探索粒子（MCP-EP）的算法，实时反馈多接触信息。通过弹簧接触模型，将交互位置和力纳入MPC框架。此外，我们利用微分动态规划算法，实现了对具有7个自由度的机器人进行实时控制，无需任何简化假设。对于0、1和2个接触，MPC的更新频率分别达到了6.8kHz、1.9kHz和1.8kHz，使机器人能够实时处理意外接触。实际实验表明该方法在多种场景下的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决交互式机器人任务中多个接触位置未知的控制问题。现有方法在动态环境中缺乏实时反馈机制，导致控制效果不佳。

核心思路：提出了一种结合多接触反馈的模型预测控制（MPC）框架，通过实时获取接触信息来优化控制策略，从而提高机器人在复杂环境中的适应能力。

技术框架：整体架构包括接触反馈回路、MCP-EP算法和弹簧接触模型。接触反馈回路用于实时更新接触信息，MCP-EP算法用于处理多接触数据，弹簧接触模型则用于在MPC中整合交互位置和力。

关键创新：最重要的创新在于引入了显式的接触反馈机制，使得MPC能够在未知接触情况下进行实时控制，这一设计与传统MPC方法有本质区别。

关键设计：在参数设置上，采用了微分动态规划算法以实现高频率更新，确保控制的实时性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提MPC方法在0、1和2个接触情况下的更新频率分别达到6.8kHz、1.9kHz和1.8kHz，显著高于传统方法，能够有效应对意外接触，提高了机器人的实时控制能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和人机交互等场景。通过实时处理接触信息，机器人能够更好地适应动态环境，提高交互效率和安全性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose a model predictive control (MPC) that accomplishes interactive robotic tasks, in which multiple contacts may occur at unknown locations. To address such scenarios, we made an explicit contact feedback loop in the MPC framework. An algorithm called Multi-Contact Particle Filter with Exploration Particle (MCP-EP) is employed to establish real-time feedback of multi-contact information. Then the interaction locations and forces are accommodated in the MPC framework via a spring contact model. Moreover, we achieved real-time control for a 7 degrees of freedom robot without any simplifying assumptions by employing a Differential-Dynamic-Programming algorithm. We achieved 6.8kHz, 1.9kHz, and 1.8kHz update rates of the MPC for 0, 1, and 2 contacts, respectively. This allows the robot to handle unexpected contacts in real time. Real-world experiments show the effectiveness of the proposed method in various scenarios.