A QP Framework for Improving Data Collection: Quantifying Device-Controller Performance in Robot Teleoperation

📄 arXiv: 2511.07720v1 📥 PDF

作者: Yuxuan Zhao, Yuanchen Tang, Jindi Zhang, Hongyu Yu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-11

💡 一句话要点

提出基于QP优化的遥操作框架，提升机器人数据收集质量

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人遥操作 数据收集 二次规划 阻抗控制 奇异性规避

📋 核心要点

  1. 高质量数据对于训练具备多样机器人技能的基础模型至关重要，尤其是在具身智能领域。
  2. 论文提出一种基于二次规划（QP）的遥操作框架，通过动态零空间和阻抗跟踪实现柔顺姿态跟踪和奇异性规避。
  3. 实验结果表明，不同的遥操作设备和控制器组合对遥操作轨迹数据的质量有显著影响，包括跟踪误差和奇异性。

📝 摘要（中文）

为了使机器人系统具备类似人类的智能，通过经验自主学习和适应技能，本文研究了使用遥操作设备收集操作任务数据的方法。不同的设备与相应的控制器策略（如基于位置的逆运动学控制、基于扭矩的逆动力学控制和基于优化的柔顺控制）结合会产生不同的效果。本文开发了一个兼容不同遥操作设备和机械臂控制器的遥操作流程。在该流程中，构建了具有动态零空间和阻抗跟踪的最优二次规划（QP）公式，以实现柔顺的姿态跟踪和奇异性规避。最优控制器根据反映关节配置状态的机器人关节可操作性自适应地调整权重分配，以阻抗控制的形式进行姿态跟踪，并利用零空间跟踪进行奇异性规避。定量实验结果分析表明，不同遥操作界面和运动控制器的组合对遥操作轨迹数据的质量（包括跟踪误差、奇异性发生和关节轨迹的平滑度）有影响。

🔬 方法详解

问题定义：现有遥操作数据收集方法依赖于特定的遥操作设备和控制器，缺乏通用性和优化策略。不同设备和控制器的组合对数据质量的影响未被充分量化，导致训练出的模型泛化能力受限。此外，如何有效避免奇异点，保证操作的安全性与平滑性也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是构建一个通用的遥操作框架，该框架能够兼容不同的遥操作设备和机械臂控制器，并通过优化控制器来提升数据质量。通过引入动态零空间和阻抗跟踪，实现柔顺的姿态跟踪和奇异性规避，从而提高遥操作数据的质量和安全性。

技术框架：该遥操作流程包含以下主要模块：1) 遥操作设备接口：用于接收来自不同遥操作设备的输入；2) 机械臂控制器：实现了多种控制策略，包括基于位置的逆运动学控制、基于扭矩的逆动力学控制和基于优化的柔顺控制；3) 最优QP控制器：基于二次规划公式，结合动态零空间和阻抗跟踪，实现姿态跟踪和奇异性规避；4) 数据记录模块：记录遥操作过程中的轨迹数据，用于后续的机器人学习。

关键创新：最重要的技术创新点在于最优QP控制器的设计。传统的遥操作方法通常采用固定的控制策略，难以适应不同的操作场景和设备。该论文提出的QP控制器能够根据机器人关节的可操作性自适应地调整权重分配，以阻抗控制的形式进行姿态跟踪，并利用零空间跟踪进行奇异性规避。这种自适应的控制策略能够显著提高遥操作数据的质量和安全性。

关键设计：QP控制器的关键设计包括：1) 目标函数：包含姿态跟踪误差和奇异性规避项，通过调整权重来平衡两者之间的关系；2) 约束条件：包括关节力矩限制、速度限制等，保证操作的安全性；3) 动态零空间：利用零空间来优化关节配置，避免奇异点；4) 阻抗控制：通过调整阻抗参数，实现柔顺的姿态跟踪。具体参数设置未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够有效降低遥操作过程中的跟踪误差和奇异性发生率，并提高关节轨迹的平滑度。具体的性能数据未知，但论文强调了不同遥操作界面和运动控制器的组合对数据质量的影响。通过优化控制器，可以显著提升遥操作数据的质量，为后续的机器人学习提供更好的数据基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人远程操作、自动化装配、医疗手术等领域。通过提升遥操作数据的质量，可以有效提高机器人学习的效率和泛化能力，从而使机器人能够更好地适应复杂环境和完成各种任务。未来，该技术有望应用于开发更智能、更安全的机器人系统，例如用于灾难救援、太空探索等高风险场景。

📄 摘要（原文）

Robot learning empowers the robot system with human brain-like intelligence to autonomously acquire and adapt skills through experience, enhancing flexibility and adaptability in various environments. Aimed at achieving a similar level of capability in large language models (LLMs) for embodied intelligence, data quality plays a crucial role in training a foundational model with diverse robot skills. In this study, we investigate the collection of data for manipulation tasks using teleoperation devices. Different devices yield varying effects when paired with corresponding controller strategies, including position-based inverse kinematics (IK) control, torque-based inverse dynamics (ID) control, and optimization-based compliance control. In this paper, we develop a teleoperation pipeline that is compatible with different teleoperation devices and manipulator controllers. Within the pipeline, we construct the optimal QP formulation with the dynamic nullspace and the impedance tracking as the novel optimal controller to achieve compliant pose tracking and singularity avoidance. Regarding the optimal controller, it adaptively adjusts the weights assignment depending on the robot joint manipulability that reflects the state of joint configuration for the pose tracking in the form of impedance control and singularity avoidance with nullspace tracking. Analysis of quantitative experimental results suggests the quality of the teleoperated trajectory data, including tracking error, occurrence of singularity, and the smoothness of the joints' trajectory, with different combinations of teleoperation interface and the motion controller.