U-LAG: Uncertainty-Aware, Lag-Adaptive Goal Retargeting for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2510.02526v1 📥 PDF

作者: Anamika J H, Anujith Muraleedharan

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-02

备注: 8 pages, 5 figures. Accepted to the IROS 2025 Workshop on Perception and Planning for Mobile Manipulation in Changing Environments

💡 一句话要点

提出U-LAG，解决机器人操作中感知滞后和不确定性下的目标重定位问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 机器人操作 目标重定位 感知滞后 不确定性感知 粒子滤波

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法难以应对感知滞后和不确定性带来的挑战，导致任务失败或效率降低。
  2. U-LAG通过引入中间层，在感知和控制之间进行目标重定位，从而适应环境变化和感知误差。
  3. 实验表明，U-LAG在存在位移和滞后的情况下，能显著提高抓取、推、堆叠和插桩等任务的成功率。

📝 摘要（中文）

本文提出U-LAG，一种在机器人操作过程中执行目标重定位的中间层，旨在解决环境变化中机器人感知滞后、噪声大或信息过时的问题。U-LAG在不改变底层控制器的前提下，根据新观测调整任务目标（接触前、接触时、接触后）。与运动重定位或通用视觉伺服不同，U-LAG将目标重定位视为感知和控制之间可插拔的模块。核心技术贡献是UAR-PF，一种不确定性感知的重定位器，维护物体姿态在感知滞后下的分布，并选择能最大化预期进展的目标。在PyBullet/PandaGym中，针对抓取、推、堆叠和插桩任务，构建了可复现的位移x滞后压力测试，物体在接近过程中发生突变，并注入合成感知滞后。在0-10厘米位移和0-400毫秒滞后下，UAR-PF和ICP相对于无重定位基线表现出良好的性能，以适度的末端执行器行程和更少的中止次数实现了更高的成功率；简单的操作安全措施进一步提高了稳定性。主要贡献包括：(1) 用于滞后自适应、不确定性感知目标重定位的UAR-PF；(2) 可插拔的重定位接口；(3) 可复现的位移x滞后基准，并在抓取、推、堆叠和插桩任务上进行评估。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中，由于感知滞后和不确定性导致的目标不准确问题。现有的方法通常依赖于精确的感知信息，当感知存在延迟或噪声时，性能会显著下降，甚至导致任务失败。尤其是在动态环境中，物体位置的快速变化使得机器人难以准确地执行预定的动作序列。

核心思路：论文的核心思路是在感知和控制之间引入一个可插拔的目标重定位模块，该模块能够根据最新的感知信息，动态地调整任务目标。通过维护物体姿态的概率分布，并考虑感知滞后的影响，选择能够最大化预期任务进展的目标。这种方法允许机器人即使在感知不确定性较高的情况下，也能稳健地完成任务。

技术框架：U-LAG的整体框架包含三个主要部分：感知模块、目标重定位模块（UAR-PF）和底层控制模块。感知模块负责获取环境信息，例如物体的位置和姿态。UAR-PF模块利用这些信息，结合感知滞后的估计，维护物体姿态的概率分布，并选择新的目标。底层控制模块则根据新的目标，执行相应的动作。这种模块化的设计使得U-LAG可以方便地集成到现有的机器人控制系统中。

关键创新：U-LAG的关键创新在于UAR-PF模块，它是一种不确定性感知的重定位器。与传统的重定位方法不同，UAR-PF不仅考虑了当前时刻的感知信息，还考虑了感知滞后的影响，并维护物体姿态的概率分布。通过最大化预期任务进展，UAR-PF能够选择更加稳健的目标，从而提高任务的成功率。

关键设计：UAR-PF的关键设计包括：(1) 使用粒子滤波（Particle Filter）来维护物体姿态的概率分布；(2) 引入感知滞后的估计，并将其纳入到粒子滤波的更新过程中；(3) 定义一个奖励函数，用于评估不同目标的预期任务进展；(4) 使用优化算法来选择能够最大化奖励函数的目标。具体的参数设置和优化算法的选择取决于具体的任务和环境。

📊 实验亮点

实验结果表明，在存在0-10厘米的位移和0-400毫秒的感知滞后的情况下，UAR-PF相对于无重定位的基线，在抓取、推、堆叠和插桩等任务中，能够显著提高成功率，并且只需适度的末端执行器行程和更少的中止次数。与ICP等传统方法相比，UAR-PF在存在感知滞后的情况下，表现出更强的鲁棒性。

🎯 应用场景

U-LAG可应用于各种需要在动态和不确定环境中进行操作的机器人系统，例如：工业自动化中的装配、物流领域的拣选、医疗机器人中的手术辅助，以及家庭服务机器人等。该研究有助于提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，降低对感知精度的要求，从而扩展机器人的应用范围。

📄 摘要（原文）

Robots manipulating in changing environments must act on percepts that are late, noisy, or stale. We present U-LAG, a mid-execution goal-retargeting layer that leaves the low-level controller unchanged while re-aiming task goals (pre-contact, contact, post) as new observations arrive. Unlike motion retargeting or generic visual servoing, U-LAG treats in-flight goal re-aiming as a first-class, pluggable module between perception and control. Our main technical contribution is UAR-PF, an uncertainty-aware retargeter that maintains a distribution over object pose under sensing lag and selects goals that maximize expected progress. We instantiate a reproducible Shift x Lag stress test in PyBullet/PandaGym for pick, push, stacking, and peg insertion, where the object undergoes abrupt in-plane shifts while synthetic perception lag is injected during approach. Across 0-10 cm shifts and 0-400 ms lags, UAR-PF and ICP degrade gracefully relative to a no-retarget baseline, achieving higher success with modest end-effector travel and fewer aborts; simple operational safeguards further improve stability. Contributions: (1) UAR-PF for lag-adaptive, uncertainty-aware goal retargeting; (2) a pluggable retargeting interface; and (3) a reproducible Shift x Lag benchmark with evaluation on pick, push, stacking, and peg insertion.