Dexterous Contact-Rich Manipulation via the Contact Trust Region

📄 arXiv: 2505.02291v4 📥 PDF

作者: H. J. Terry Suh, Tao Pang, Tong Zhao, Russ Tedrake

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-04 (更新: 2025-11-03)

期刊: International Journal of Robotics Research 2025

💡 一句话要点

提出接触信任区域以解决接触丰富操控问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 接触操控 模型预测控制 接触信任区域 机器人技术 动态规划 强化学习 高效算法

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理接触丰富操控时，常常依赖于不一致的泰勒近似，导致局部动态描述的可信度不足。
  2. 论文提出了接触信任区域（CTR），该方法能够有效捕捉接触的单向特性，并通过模型预测控制（MPC）实现局部和全局规划。
  3. 在两个接触丰富系统上进行的实验表明，该方法在计算效率上显著优于现有的强化学习方法，尤其在实时推理方面表现突出。

📝 摘要（中文）

本论文探讨了接触丰富操控中的接触动态的局部描述及其可信度。现有方法通常依赖于动态的泰勒近似和椭球信任区域，但这与接触的单向特性不一致。为此，提出了接触信任区域（CTR），该方法在保持计算效率的同时，捕捉了接触的单向特性。基于CTR，开发了一种模型预测控制（MPC）算法，能够合成局部接触丰富的计划，并通过拼接局部MPC计划扩展到全局规划，从而实现高效灵活的接触丰富操控。通过在高保真模拟和硬件上对平面IiwaBimanual系统和3D AllegroHand系统进行全面评估，验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法在计算上显著优于现有基于强化学习的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是如何在接触丰富操控中提供一个可靠的局部动态描述。现有方法如泰勒近似与椭球信任区域的使用，未能有效考虑接触的单向特性，导致操控计划的可信度降低。

核心思路：论文的核心思路是提出接触信任区域（CTR），该方法通过捕捉接触的单向特性，提供了一个更为可靠的动态描述，同时保持了计算的高效性。通过CTR，能够实现更精确的局部操控计划合成。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是基于CTR的模型预测控制（MPC）算法，用于合成局部接触丰富的操控计划；其次是将多个局部MPC计划拼接起来，形成全局操控策略。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了接触信任区域（CTR），这一方法与现有的基于泰勒近似的动态描述本质上不同，能够更好地反映接触的单向特性，从而提高操控的可靠性和效率。

关键设计：在设计中，CTR的参数设置经过精心调整，以确保在不同接触场景下的适应性。同时，MPC算法的损失函数和网络结构也经过优化，以提高局部计划的合成效率和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的方法在平面IiwaBimanual系统和3D AllegroHand系统上均表现出色，相较于现有的强化学习方法，计算需求显著降低，Allegro的在手操控策略在标准笔记本上离线构建时间少于10分钟，在线推理仅需几秒钟。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操控、自动化生产线和人机交互等场景。通过提高接触丰富操控的效率和可靠性，该方法能够在实际应用中显著提升机器人在复杂环境中的操作能力，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

What is a good local description of contact dynamics for contact-rich manipulation, and where can we trust this local description? While many approaches often rely on the Taylor approximation of dynamics with an ellipsoidal trust region, we argue that such approaches are fundamentally inconsistent with the unilateral nature of contact. As a remedy, we present the Contact Trust Region (CTR), which captures the unilateral nature of contact while remaining efficient for computation. With CTR, we first develop a Model-Predictive Control (MPC) algorithm capable of synthesizing local contact-rich plans. Then, we extend this capability to plan globally by stitching together local MPC plans, enabling efficient and dexterous contact-rich manipulation. To verify the performance of our method, we perform comprehensive evaluations, both in high-fidelity simulation and on hardware, on two contact-rich systems: a planar IiwaBimanual system and a 3D AllegroHand system. On both systems, our method offers a significantly lower-compute alternative to existing RL-based approaches to contact-rich manipulation. In particular, our Allegro in-hand manipulation policy, in the form of a roadmap, takes fewer than 10 minutes to build offline on a standard laptop using just its CPU, with online inference taking just a few seconds. Experiment data, video and code are available at ctr.theaiinstitute.com.