Stability-Aware Retargeting for Humanoid Multi-Contact Teleoperation

📄 arXiv: 2510.04353v1 📥 PDF

作者: Stephen McCrory, Romeo Orsolino, Dhruv Thanki, Luigi Penco, Robert Griffin

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-05

💡 一句话要点

提出基于质心稳定性的重定向方法，增强人型机器人遥操作的稳定性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人型机器人 遥操作 稳定性 质心力矩 多接触 重定向 梯度优化

📋 核心要点

  1. 人型机器人遥操作在复杂环境中易出现电机扭矩饱和或失稳问题，尤其是在多接触和非共面表面操作时。
  2. 论文提出一种基于质心稳定性的重定向方法，通过动态调整接触点和姿势来提高遥操作的稳定性。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效提高稳定性裕度，并改善机器人的抗冲击性和关节扭矩裕度。

📝 摘要（中文）

遥操作是生成参考运动并使人型机器人执行各种任务的有效方法。然而，当使用手部接触和非共面表面时，遥操作变得具有挑战性，经常导致电机扭矩饱和或因滑动而失去稳定性。我们提出了一种基于质心稳定性的重定向方法，该方法在遥操作期间动态调整接触点和姿势，以增强这些困难场景中的稳定性。我们方法的核心是对稳定性裕度梯度的有效解析计算。该梯度用于识别稳定性对遥操作设定点高度敏感的场景，并为这些设定点的局部调整提供信息。我们通过在人型机器人上遥操作操作任务，在仿真和硬件中验证了该框架，证明了稳定性裕度的提高。我们还通过实验证明，更高的稳定性裕度与改进的抗冲击性和关节扭矩裕度相关。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人型机器人遥操作方法在处理手部接触和非共面表面时，容易出现电机扭矩饱和或因滑动而导致的稳定性丧失。这限制了人型机器人在复杂环境中的应用能力。现有的方法缺乏对稳定性的实时优化，无法动态调整接触点和姿势以应对不稳定的情况。

核心思路：论文的核心思路是通过实时计算和优化质心稳定性裕度，动态调整机器人的接触点和姿势，从而提高遥操作过程中的稳定性。该方法旨在通过局部调整遥操作设定点，使机器人能够在保持任务目标的同时，避免进入不稳定的状态。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 接收遥操作设定点；2) 计算当前状态下的质心稳定性裕度；3) 利用稳定性裕度梯度识别对稳定性敏感的设定点；4) 局部调整这些设定点，优化接触点和姿势；5) 将调整后的设定点发送给机器人执行。整个过程是一个闭环控制系统，能够实时响应环境变化和操作指令。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于对稳定性裕度梯度的有效解析计算。传统的稳定性评估方法计算量大，难以满足实时性要求。论文提出的方法通过解析计算梯度，显著提高了计算效率，使得实时优化成为可能。此外，该方法还能够根据稳定性裕度自适应地调整接触点和姿势，提高了机器人的适应性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 采用质心力矩（Centroidal Momentum）作为稳定性评估指标；2) 设计了高效的稳定性裕度梯度计算方法；3) 使用局部优化算法调整接触点和姿势，以最大化稳定性裕度。具体的参数设置和优化算法的选择可能需要根据具体的机器人平台和任务进行调整。

📊 实验亮点

该论文在仿真和硬件平台上验证了所提出的方法。实验结果表明，该方法能够显著提高人型机器人在遥操作过程中的稳定性裕度。此外，实验还证明了更高的稳定性裕度与更好的抗冲击性和关节扭矩裕度相关。这些结果表明，该方法能够有效提高机器人的鲁棒性和安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人型机器人在复杂环境中的遥操作，例如灾难救援、危险环境探测、精密装配等。通过提高机器人的稳定性和操作能力，可以使其在这些场景中发挥更大的作用，降低人员风险，提高工作效率。未来，该技术有望与自主规划算法相结合，实现人机协作的智能遥操作。

📄 摘要（原文）

Teleoperation is a powerful method to generate reference motions and enable humanoid robots to perform a broad range of tasks. However, teleoperation becomes challenging when using hand contacts and non-coplanar surfaces, often leading to motor torque saturation or loss of stability through slipping. We propose a centroidal stability-based retargeting method that dynamically adjusts contact points and posture during teleoperation to enhance stability in these difficult scenarios. Central to our approach is an efficient analytical calculation of the stability margin gradient. This gradient is used to identify scenarios for which stability is highly sensitive to teleoperation setpoints and inform the local adjustment of these setpoints. We validate the framework in simulation and hardware by teleoperating manipulation tasks on a humanoid, demonstrating increased stability margins. We also demonstrate empirically that higher stability margins correlate with improved impulse resilience and joint torque margin.