Whole-Body Safe Control of Robotic Systems with Koopman Neural Dynamics
作者: Sebin Jung, Abulikemu Abuduweili, Jiaxing Li, Changliu Liu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-04
💡 一句话要点
提出基于Koopman神经网络动力学的机器人全身安全控制方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人控制 Koopman算子 安全控制 数据驱动 非线性系统
📋 核心要点
- 传统机器人控制方法难以实时处理强非线性、高维度动力学系统，且安全约束的满足具有挑战性。
- 该方法利用Koopman算子将非线性系统线性化，并结合安全集算法，在单一二次规划问题中实现跟踪和安全控制。
- 实验表明，该方法在机械臂和四足机器人上实现了精确的轨迹跟踪和有效的障碍物规避。
📝 摘要（中文）
针对具有强非线性、高维度动力学特性的机器人控制难题，以及传统非线性优化方法难以实时满足安全约束的问题，本文提出了一种数据驱动的框架。该框架通过学习Koopman嵌入和算子，将非线性系统线性化表示在高维空间中，从而能够利用高效的线性控制方法。具体而言，本文将学习到的线性模型与安全集算法（SSA）相结合，在一个二次规划（QP）问题中同时求解跟踪和安全约束，确保可行性和最优性，无需额外的安全滤波器。在Kinova Gen3机械臂和Go2四足机器人上的实验验证了该方法的准确跟踪和避障能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人全身控制中，由于机器人动力学的高度非线性以及高维度状态空间，导致的安全控制问题。现有的非线性优化方法通常计算复杂度高，难以满足实时性要求，并且在保证安全约束方面存在挑战。传统的安全滤波器虽然可以保证安全性，但往往会牺牲控制性能。
核心思路：论文的核心思路是利用Koopman算子将非线性系统线性化到一个高维空间中，从而可以使用线性控制方法进行控制。通过数据驱动的方式学习Koopman算子，并将其与安全集算法（SSA）相结合，可以在一个二次规划问题中同时优化跟踪性能和安全约束，避免了传统方法中需要单独设计安全滤波器的问题。
技术框架：该方法的整体框架包括以下几个主要模块：1) 数据采集：通过在机器人上执行不同的控制策略，采集机器人的状态和控制输入数据。2) Koopman算子学习：利用神经网络学习Koopman嵌入和算子，将非线性系统映射到线性空间。3) 安全集计算：基于线性化的系统模型，计算安全集，即保证机器人安全的状态集合。4) 二次规划控制：将跟踪目标和安全约束转化为二次规划问题，求解最优控制输入。
关键创新：该方法最重要的创新在于将Koopman算子学习与安全集算法相结合，实现了一种高效且安全的机器人控制方法。与传统的非线性控制方法相比，该方法利用线性化的系统模型，降低了计算复杂度，提高了实时性。与传统的安全滤波器方法相比，该方法可以在一个优化问题中同时考虑跟踪性能和安全约束，避免了性能损失。
关键设计：Koopman算子的学习通常采用深度神经网络，损失函数包括预测误差和正则化项，以保证模型的准确性和泛化能力。安全集的计算依赖于线性系统的可达集分析，可以通过迭代的方式进行计算。二次规划问题的目标函数通常包括跟踪误差和控制输入的惩罚项，约束条件包括系统动力学方程和安全约束。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在Kinova Gen3机械臂和Go2四足机器人上进行了验证。实验结果表明，该方法能够实现精确的轨迹跟踪和有效的障碍物规避。与传统的控制方法相比，该方法在保证安全性的同时，能够获得更好的控制性能。具体而言，该方法能够将跟踪误差降低到可接受的范围内，并且能够有效地避免与障碍物发生碰撞。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要安全控制的机器人系统，例如工业机械臂、无人驾驶车辆、服务机器人和医疗机器人等。通过学习机器人的动力学模型，并结合安全集算法，可以提高机器人在复杂环境中的安全性和可靠性，使其能够更好地完成各种任务。此外，该方法还可以应用于其他非线性系统的控制问题，例如电力系统、交通系统和生物系统等。
📄 摘要（原文）
Controlling robots with strongly nonlinear, high-dimensional dynamics remains challenging, as direct nonlinear optimization with safety constraints is often intractable in real time. The Koopman operator offers a way to represent nonlinear systems linearly in a lifted space, enabling the use of efficient linear control. We propose a data-driven framework that learns a Koopman embedding and operator from data, and integrates the resulting linear model with the Safe Set Algorithm (SSA). This allows the tracking and safety constraints to be solved in a single quadratic program (QP), ensuring feasibility and optimality without a separate safety filter. We validate the method on a Kinova Gen3 manipulator and a Go2 quadruped, showing accurate tracking and obstacle avoidance.