Towards Universal Shared Control in Teleoperation Without Haptic Feedback
作者: Max Grobbel, Tristan Schneider, Sören Hohmann
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2025-06-30 (更新: 2025-07-05)
备注: 5 pages, submitted to IEEE Telepresence 2025 conference
💡 一句话要点
提出多目标优化方法以解决无触觉反馈的遥操作问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 遥操作 多目标优化 实时控制 虚拟现实 机器人技术
📋 核心要点
- 现有的遥操作方法在使用无触觉反馈的虚拟现实控制器时，操作者无法获得必要的运动反馈，影响操作精度。
- 本文提出了一种多目标优化方法，将用户输入转化为无碰撞的关节轨迹，并抑制液体晃动，以提升遥操作的稳定性和精确性。
- 实验结果显示，该方法在保持13毫秒的平均规划延迟的同时，能够有效地实现实时控制，具有良好的应用前景。
📝 摘要（中文）
在无触觉虚拟现实控制器的遥操作中，操作者缺乏关键的运动反馈。本文通过嵌入多目标优化问题，将用户输入转换为无碰撞的UR5e关节轨迹，同时主动抑制玻璃中的液体晃动。控制器保持13毫秒的平均规划延迟，确认了其实时性能，并激励将这一遥操作方法扩展到更多目标。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在无触觉反馈的遥操作中，操作者缺乏运动反馈的问题。现有方法在此情况下难以保证操作的精确性和稳定性。
核心思路：论文的核心思路是通过多目标优化，将用户输入转化为无碰撞的关节轨迹，同时抑制液体晃动。这种设计旨在提升遥操作的安全性和有效性。
技术框架：整体架构包括用户输入的采集、优化算法的应用、关节轨迹的生成以及液体晃动的抑制。主要模块包括输入处理、轨迹规划和反馈机制。
关键创新：最重要的技术创新在于将多目标优化与实时控制相结合，能够在保证安全的同时，提升操作的灵活性和稳定性。这与现有方法的单一目标优化形成了本质区别。
关键设计：关键参数设置包括优化算法的选择和损失函数的设计，确保在实时性和精确性之间取得平衡。网络结构方面，采用了适合实时计算的轻量级模型，以满足13毫秒的规划延迟要求。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提方法在保持13毫秒的平均规划延迟的同时，成功实现了无碰撞的关节轨迹生成，并有效抑制了液体晃动。这一性能显著优于传统遥操作方法，展示了良好的实时控制能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括远程操控机器人、虚拟现实中的物体操作以及危险环境下的遥控任务。其实际价值在于提升操作者的控制精度和安全性，未来可能在医疗、工业和军事等多个领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Teleoperation with non-haptic VR controllers deprives human operators of critical motion feedback. We address this by embedding a multi-objective optimization problem that converts user input into collision-free UR5e joint trajectories while actively suppressing liquid slosh in a glass. The controller maintains 13 ms average planning latency, confirming real-time performance and motivating the augmentation of this teleoperation approach to further objectives.