Shape-Interpretable Visual Self-Modeling Enables Geometry-Aware Continuum Robot Control
作者: Peng Yu, Xin Wang, Ning Tan
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2026-03-02
💡 一句话要点
提出基于形状可解释视觉自建模的连续体机器人几何感知控制方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 连续体机器人 视觉伺服 形状建模 神经常微分方程 几何感知 机器人控制
📋 核心要点
- 现有连续体机器人视觉控制方法依赖端到端学习，缺乏对机器人几何形状和环境交互的显式感知。
- 提出一种形状可解释的视觉自建模框架，利用Bezier曲线表示机器人形状，并用神经ODE建模形状和末端执行器动力学。
- 实验表明，该方法能实现精确的形状-位置控制和跟踪，并在受限环境中表现出鲁棒性。
📝 摘要（中文）
连续体机器人具有高柔性和冗余性，非常适合在复杂环境中进行安全交互，但其连续变形和非线性动力学对感知、建模和控制提出了根本性挑战。现有的基于视觉的控制方法通常依赖于端到端学习，在没有明确感知机器人几何形状或其与环境的交互的情况下实现形状调节。本文提出了一种用于连续体机器人的形状可解释视觉自建模框架，该框架支持几何感知控制。机器人形状使用Bezier曲线表示从多视图平面图像中编码，将视觉观察转换为紧凑且具有物理意义的形状空间，从而唯一地表征机器人的三维配置。基于这种表示，采用神经常微分方程直接从数据中自建模形状和末端执行器动力学，从而实现混合形状-位置控制，而无需解析模型或密集本体标记。学习的形状空间的显式几何结构允许机器人推理其身体和周围环境，支持环境感知行为，例如避障和自运动，同时保持末端执行器目标。在电缆驱动连续体机器人上的实验表明，形状-位置调节和跟踪准确，形状误差在图像分辨率的1.56%以内，末端执行器误差在机器人长度的2%以内，并且在受限环境中具有鲁棒的性能。通过将视觉形状表示从二维观察提升到可解释的三维自模型，这项工作为基于视觉的端到端控制建立了一个原则性的替代方案，并推进了连续体机器人的自主、几何感知操作。
🔬 方法详解
问题定义：连续体机器人由于其连续变形和非线性动力学，使得精确建模和控制非常困难。现有的基于视觉的控制方法通常采用端到端学习，虽然可以实现控制目标，但缺乏对机器人自身几何形状和环境交互的理解，导致难以进行环境感知和复杂任务规划。
核心思路：该论文的核心思路是将视觉信息转换为可解释的形状空间，并在此基础上建立机器人动力学模型。通过Bezier曲线对机器人形状进行参数化表示，将视觉观测转化为紧凑且具有物理意义的形状描述。然后，利用神经常微分方程（Neural ODE）学习形状空间中的动力学模型，从而实现对机器人运动的预测和控制。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 多视图图像采集：使用多个相机获取机器人的图像。2) 形状编码：使用Bezier曲线拟合机器人形状，将图像信息转化为形状参数。3) 动力学建模：使用Neural ODE学习形状参数随时间的演化规律，建立形状空间中的动力学模型。4) 控制器设计：基于学习到的动力学模型，设计控制器实现形状-位置控制。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了形状可解释的视觉自建模方法。与传统的端到端学习方法不同，该方法将视觉信息转化为具有物理意义的形状参数，使得机器人能够理解自身的几何形状和运动规律。此外，使用Neural ODE进行动力学建模，可以有效地处理连续体机器人的非线性动力学问题。
关键设计：Bezier曲线的控制点数量决定了形状表示的精度和复杂度，需要根据实际情况进行选择。Neural ODE的网络结构和训练方式对动力学模型的精度有重要影响。损失函数的设计需要考虑形状误差和末端执行器位置误差，以实现精确的形状-位置控制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够实现精确的形状-位置控制和跟踪，形状误差在图像分辨率的1.56%以内，末端执行器误差在机器人长度的2%以内。与传统的基于视觉的控制方法相比，该方法在受限环境中表现出更强的鲁棒性，能够有效地避开障碍物并完成复杂任务。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于医疗机器人、工业检测、搜救机器人等领域。在医疗领域，连续体机器人可用于微创手术，通过精确控制机器人的形状和位置，实现对病灶的精准操作。在工业检测领域，连续体机器人可用于复杂结构的内部检测，例如管道、发动机等。在搜救领域，连续体机器人可用于狭小空间的搜索和救援，例如废墟、矿井等。该研究为连续体机器人的自主操作和智能化应用奠定了基础。
📄 摘要（原文）
Continuum robots possess high flexibility and redundancy, making them well suited for safe interaction in complex environments, yet their continuous deformation and nonlinear dynamics pose fundamental challenges to perception, modeling, and control. Existing vision-based control approaches often rely on end-to-end learning, achieving shape regulation without explicit awareness of robot geometry or its interaction with the environment. Here, we introduce a shape-interpretable visual self-modeling framework for continuum robots that enables geometry-aware control. Robot shapes are encoded from multi-view planar images using a Bezier-curve representation, transforming visual observations into a compact and physically meaningful shape space that uniquely characterizes the robot's three-dimensional configuration. Based on this representation, neural ordinary differential equations are employed to self-model both shape and end-effector dynamics directly from data, enabling hybrid shape-position control without analytical models or dense body markers. The explicit geometric structure of the learned shape space allows the robot to reason about its body and surroundings, supporting environment-aware behaviors such as obstacle avoidance and self-motion while maintaining end-effector objectives. Experiments on a cable-driven continuum robot demonstrate accurate shape-position regulation and tracking, with shape errors within 1.56% of image resolution and end-effector errors within 2% of robot length, as well as robust performance in constrained environments. By elevating visual shape representations from two-dimensional observations to an interpretable three-dimensional self-model, this work establishes a principled alternative to vision-based end-to-end control and advances autonomous, geometry-aware manipulation for continuum robots.