Estimating Continuum Robot Shape under External Loading using Spatiotemporal Neural Networks

📄 arXiv: 2510.22339v1 📥 PDF

作者: Enyi Wang, Zhen Deng, Chuanchuan Pan, Bingwei He, Jianwei Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-25

备注: 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

💡 一句话要点

提出时空神经网络，融合多模态数据，精确估计受载连续体机器人的形状

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 连续体机器人 形状估计 时空神经网络 多模态融合 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以准确估计受外部载荷影响的连续体机器人形状，尤其是在复杂环境中。
  2. 论文提出一种时空神经网络，融合历史肌腱位移和RGB图像，预测机器人变形后的点云，并拟合贝塞尔曲线。
  3. 实验表明，该方法在无载荷和有载荷情况下，形状估计误差分别为0.08mm和0.22mm，优于现有技术。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于学习的方法，用于精确估计受外部载荷作用下的柔性连续体机器人的3D形状。该方法引入了一种时空神经网络架构，融合了多模态输入，包括当前和历史的肌腱位移数据以及RGB图像，以生成表示机器人变形配置的点云。该网络集成了用于时间特征提取的循环神经网络模块、用于空间特征提取的编码模块以及用于将视觉数据中提取的空间特征与来自历史执行器输入的时间依赖性相结合的多模态融合模块。通过将贝塞尔曲线拟合到预测的点云来实现连续的3D形状重建。实验验证表明，我们的方法实现了高精度，平均形状估计误差为0.08毫米（无载荷）和0.22毫米（有载荷），优于TDCR形状感知领域的现有方法。结果验证了基于深度学习的时空数据融合在载荷条件下进行精确形状估计的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决连续体机器人在外部载荷作用下，其3D形状难以精确估计的问题。现有方法，如基于模型的动力学方法，在处理复杂载荷和环境交互时精度有限，且计算成本高昂。传统传感器方案可能体积大、侵入性强，不适用于柔性机器人。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习方法，通过融合多模态数据（历史肌腱位移和RGB图像）来学习机器人形状与载荷之间的复杂关系。通过时空神经网络建模，捕捉机器人形状的时间依赖性和空间特征，从而实现更准确的形状估计。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 时间特征提取模块：使用循环神经网络（RNN）处理历史肌腱位移数据，提取时间依赖性特征。2) 空间特征提取模块：使用编码器网络处理RGB图像，提取空间特征。3) 多模态融合模块：将时间特征和空间特征进行融合，生成表示机器人变形配置的点云。最后，将贝塞尔曲线拟合到预测的点云，实现连续的3D形状重建。

关键创新：该方法最重要的创新点在于时空神经网络架构，它能够有效地融合多模态数据，并同时考虑机器人形状的时间依赖性和空间特征。与仅依赖单一模态数据或忽略时间信息的传统方法相比，该方法能够更准确地估计受载荷作用下的机器人形状。

关键设计：时间特征提取模块使用了GRU或LSTM等循环神经网络单元。空间特征提取模块可以使用卷积神经网络（CNN）。多模态融合模块可以使用concatenate操作或注意力机制。损失函数可以选择点云距离损失（如Chamfer Distance或Earth Mover's Distance）来衡量预测点云与真实点云之间的差异。贝塞尔曲线的阶数和控制点数量需要根据机器人形状的复杂程度进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在无载荷情况下，平均形状估计误差为0.08mm，在有载荷情况下，平均形状估计误差为0.22mm。与现有方法相比，该方法在形状估计精度方面有显著提升，尤其是在受载荷情况下，证明了时空神经网络在连续体机器人形状估计中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗机器人、工业检测、灾害救援等领域。在医疗领域，可用于精确控制连续体机器人在人体内的运动，进行微创手术或诊断。在工业检测领域，可用于检测复杂结构的内部缺陷。在灾害救援领域，可用于在狭小空间内进行搜索和救援任务。该研究有助于提升连续体机器人的自主性和智能化水平。

📄 摘要（原文）

This paper presents a learning-based approach for accurately estimating the 3D shape of flexible continuum robots subjected to external loads. The proposed method introduces a spatiotemporal neural network architecture that fuses multi-modal inputs, including current and historical tendon displacement data and RGB images, to generate point clouds representing the robot's deformed configuration. The network integrates a recurrent neural module for temporal feature extraction, an encoding module for spatial feature extraction, and a multi-modal fusion module to combine spatial features extracted from visual data with temporal dependencies from historical actuator inputs. Continuous 3D shape reconstruction is achieved by fitting Bézier curves to the predicted point clouds. Experimental validation demonstrates that our approach achieves high precision, with mean shape estimation errors of 0.08 mm (unloaded) and 0.22 mm (loaded), outperforming state-of-the-art methods in shape sensing for TDCRs. The results validate the efficacy of deep learning-based spatiotemporal data fusion for precise shape estimation under loading conditions.