Active Admittance Control with Iterative Learning for General-Purpose Contact-Rich Manipulation

📄 arXiv: 2403.16560v1 📥 PDF

作者: Bo Zhou, Yuyao Sun, Wenbo Liu, Ruixuan Jiao, Fang Fang, Shihua Li

分类: cs.RO

发布日期: 2024-03-25

💡 一句话要点

提出基于主动导纳控制的迭代学习框架以解决多任务力控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 主动导纳控制 迭代学习 力控制 多任务 机器人操作 混合控制框架 实验验证

📋 核心要点

  1. 现有的力控制方法在多任务场景下缺乏通用性，难以实现交互任务的可重复性。
  2. 本文提出了一种基于主动导纳控制的混合控制框架，结合迭代学习机制以调节导纳模型参数，增强灵活性和学习能力。
  3. 实验验证表明，所提方法在四个代表性交互任务中表现出色，RMSE平均提升显著，显示出良好的通用性和一致性。

📝 摘要（中文）

在机器人操作中，力交互是不可避免的，如何使机器人在多任务场景下具备良好的力控制能力仍然是一个挑战。本文提出了一种新颖的混合控制框架，基于主动导纳控制与迭代学习参数调节机制。该方法采用导纳控制作为基础算法以确保灵活性，并通过迭代学习调节导纳模型的参数。实验结果表明，相较于传统导纳控制和无模型自适应控制，所提方法在均方根误差（RMSE）上分别提高了98.21%和91.52%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在多任务场景下力控制的通用性不足和交互任务可重复性差的问题。现有方法往往无法适应复杂的操作环境，导致控制效果不理想。

核心思路：提出了一种混合控制框架，结合主动导纳控制和迭代学习机制，通过灵活的参数调节来提升机器人在多任务中的表现。这样的设计使得机器人能够在不同的操作场景中保持良好的力控制能力。

技术框架：整体框架包括两个主要模块：主动导纳控制模块和迭代学习模块。主动导纳控制负责实时响应外部力的变化，而迭代学习模块则通过历史数据不断优化导纳模型的参数，以提高控制精度。

关键创新：最重要的创新在于将主动导纳控制与迭代学习相结合，形成了一种新的控制策略。这种方法不仅提高了灵活性，还增强了学习能力，使得机器人能够适应多种操作任务。

关键设计：在参数设置上，导纳模型的参数通过迭代学习机制进行动态调整，损失函数设计为最小化力误差，确保机器人在执行任务时能够快速适应环境变化。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在四个代表性交互任务中，相较于传统导纳控制和无模型自适应控制，均方根误差（RMSE）分别提高了98.21%和91.52%。这一显著的提升表明了该方法在多任务场景下的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在工业自动化、服务机器人和医疗辅助等领域。通过提升机器人在复杂交互任务中的力控制能力，可以显著提高其工作效率和安全性，未来有望推动智能机器人在更多实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Force interaction is inevitable when robots face multiple operation scenarios. How to make the robot competent in force control for generalized operations such as multi-tasks still remains a challenging problem. Aiming at the reproducibility of interaction tasks and the lack of a generalized force control framework for multi-task scenarios, this paper proposes a novel hybrid control framework based on active admittance control with iterative learning parameters-tunning mechanism. The method adopts admittance control as the underlying algorithm to ensure flexibility, and iterative learning as the high-level algorithm to regulate the parameters of the admittance model. The whole algorithm has flexibility and learning ability, which is capable of achieving the goal of excellent versatility. Four representative interactive robot manipulation tasks are chosen to investigate the consistency and generalisability of the proposed method. Experiments are designed to verify the effectiveness of the whole framework, and an average of 98.21% and 91.52% improvement of RMSE is obtained relative to the traditional admittance control as well as the model-free adaptive control, respectively.