Object-Reconstruction-Aware Whole-body Control of Mobile Manipulators

📄 arXiv: 2509.04094v1 📥 PDF

作者: Fatih Dursun, Bruno Vilhena Adorno, Simon Watson, Wei Pan

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-04

备注: 14 pages, 13 figures, 3 tables. Under Review for the IEEE Transactions on Robotics (T-RO)

💡 一句话要点

提出基于目标重建感知的移动机械臂全身控制方法，提升三维重建效率。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 移动机械臂 三维重建 全身控制 信息增益 可见性约束

📋 核心要点

  1. 现有基于采样的路径规划方法在物体重建中计算量大，效率较低，难以满足实时性要求。
  2. 提出一种基于焦点区域的可见性约束方法，引导机器人沿路径移动，无需复杂的采样规划。
  3. 实验表明，该方法在保证重建质量的同时，显著提升了重建速度，效率提升约9倍。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于移动机械臂的目标重建感知全身控制方法，旨在提高物体重建和检测任务的效率。针对现有方法中基于采样的路径规划计算量大的问题，本文提出了一种计算效率更高的解决方案，该方案依赖于计算最具信息量（未知）区域中的焦点，并使机器人沿路径将该点保持在相机视野中。该策略被整合到移动机械臂的全身控制中，利用可见性约束，无需额外的路径规划器。通过对来自57个类别的114个不同大小物体的庞大数据集进行全面和真实的模拟，并使用贝叶斯数据分析将本文方法与基于采样的规划策略进行比较。此外，还进行了使用8自由度移动机械臂的真实实验，以证明所提出方法在实践中的性能。结果表明，在物体覆盖率和熵方面没有显著差异。相比之下，在机器人视图之间的平均时间方面，本文方法比基线采样方法快大约九倍。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决移动机械臂在物体三维重建过程中，如何高效地规划运动路径，以快速获取物体完整几何信息的问题。现有方法，特别是基于采样的路径规划方法，需要评估大量候选视角，计算成本高昂，难以满足实时性要求。这些方法通常需要大量的计算资源来评估每个候选视点的重建效果，从而限制了其在实际应用中的可行性。

核心思路：论文的核心思路是避免对大量候选视角进行采样和评估，而是通过计算物体上最具信息量的区域（即未知区域）的焦点，并控制机器人始终将该焦点保持在相机视野内。这种方法利用了可见性约束，直接引导机器人移动到能够最大程度获取未知信息的视点，从而减少了不必要的运动和计算。

技术框架：该方法将焦点区域计算和可见性约束集成到移动机械臂的全身控制框架中。整体流程如下：1. 信息增益计算：根据当前已知的物体模型，计算物体表面未知区域的信息增益。2. 焦点确定：确定信息增益最高的区域，并计算该区域的焦点。3. 可见性约束：将焦点保持在相机视野内作为约束条件，加入到移动机械臂的全身控制中。4. 运动规划与控制：通过全身控制，驱动机械臂移动，同时满足可见性约束，从而实现高效的物体重建。

关键创新：该方法最重要的创新点在于避免了传统的采样规划，而是直接利用物体表面的信息增益来引导机器人的运动。这种方法显著降低了计算复杂度，提高了重建效率。与现有方法相比，该方法不需要评估大量的候选视角，而是直接根据物体表面的信息增益来确定最佳视点，从而减少了计算量和运动时间。

关键设计：关键设计包括：1. 信息增益的计算方式：论文可能采用了基于熵或者方差等指标来衡量物体表面的未知程度，从而计算信息增益。2. 焦点区域的确定方法：论文可能采用了聚类或者其他方法来确定信息增益最高的区域，并计算该区域的中心点作为焦点。3. 可见性约束的实现方式：论文可能采用了基于投影矩阵或者其他几何方法来实现可见性约束，确保焦点始终在相机视野内。4. 全身控制器的设计：论文需要设计一个能够同时满足可见性约束和机器人运动学约束的全身控制器。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在物体覆盖率和熵方面与基于采样的基线方法没有显著差异，但重建速度提升了约9倍。在包含114个不同物体的模拟实验和真实机器人实验中，均验证了该方法的有效性和高效性。该方法在保证重建质量的前提下，显著降低了计算成本，提高了重建效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于工业检测、文物数字化、灾后救援等领域。在工业检测中，可用于快速、准确地重建零件的三维模型，从而进行质量检测。在文物数字化中，可用于高效地获取文物的三维数据，进行保护和研究。在灾后救援中，可用于快速重建灾害现场的三维场景，辅助救援人员进行决策。

📄 摘要（原文）

Object reconstruction and inspection tasks play a crucial role in various robotics applications. Identifying paths that reveal the most unknown areas of the object becomes paramount in this context, as it directly affects efficiency, and this problem is known as the view path planning problem. Current methods often use sampling-based path planning techniques, evaluating potential views along the path to enhance reconstruction performance. However, these methods are computationally expensive as they require evaluating several candidate views on the path. To this end, we propose a computationally efficient solution that relies on calculating a focus point in the most informative (unknown) region and having the robot maintain this point in the camera field of view along the path. We incorporated this strategy into the whole-body control of a mobile manipulator employing a visibility constraint without the need for an additional path planner. We conducted comprehensive and realistic simulations using a large dataset of 114 diverse objects of varying sizes from 57 categories to compare our method with a sampling-based planning strategy using Bayesian data analysis. Furthermore, we performed real-world experiments with an 8-DoF mobile manipulator to demonstrate the proposed method's performance in practice. Our results suggest that there is no significant difference in object coverage and entropy. In contrast, our method is approximately nine times faster than the baseline sampling-based method in terms of the average time the robot spends between views.