Robustness without Wrinkles: Parallel Simulation and Robust MPC for Certified Deformable Manipulation
作者: Wei-Chen Li, Jeffrey Fang, Sasanka Polisetti, Yuexi Song, Glen Chou
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, eess.SY, math.OC
发布日期: 2026-06-12
💡 一句话要点
提出CORD-SLS以解决安全变形物体操控问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 变形物体操控 鲁棒控制 模型预测控制 可微分模拟 GPU并行计算 强化学习 视觉反馈 共形预测
📋 核心要点
- 现有的变形物体操控方法在面对模型和传感器不确定性时，往往难以保证安全性和效率。
- CORD-SLS通过GPU并行的可微分模拟器和鲁棒模型预测控制算法，提供了一种高效的解决方案，能够实时规划和执行操控任务。
- 在多种高维接触丰富的操控任务中，CORD-SLS实现了毫秒级的规划速度，并在安全性和任务成功率上显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了CORD-SLS，一种实时控制方法，旨在安全操控变形物体，特别是绳索和布料。其核心是一个GPU并行的可微分模拟器，具有接触平滑功能，能够通过间歇接触高效进行基于梯度的规划。为在模型和传感器不确定性下稳健地满足约束，本文开发了一种实时的GPU并行输出反馈鲁棒模型预测控制（MPC）算法。我们还展示了该模拟器加速了基于模型的强化学习，以训练神经操控策略。通过使用共形预测来校准视觉反馈和感知误差界限，CORD-SLS在高维、接触丰富的绳索和布料操控任务中实现了毫秒级规划，超越了基线在安全性、速度和任务成功率上的表现。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在变形物体（如绳索和布料）操控中，由于模型和传感器的不确定性导致的安全性和效率问题。现有方法在处理复杂接触时常常表现不佳，难以实现实时控制。
核心思路：CORD-SLS的核心思路是结合GPU并行的可微分模拟器与鲁棒模型预测控制（MPC），通过高效的梯度规划和实时反馈来确保操控的安全性和有效性。
技术框架：该方法的整体架构包括一个GPU并行的可微分模拟器，负责处理物体的动态行为；一个鲁棒MPC算法，实时规划操控动作；以及共形预测模块，用于校准视觉反馈和感知误差界限。
关键创新：CORD-SLS的主要创新在于其结合了高效的GPU并行计算与鲁棒控制策略，能够在复杂的接触场景中实现安全的操控。这种设计显著提高了规划速度和任务成功率。
关键设计：在设计中，采用了接触平滑技术以减少模拟中的不确定性，同时在MPC中引入了输出反馈机制，以实时调整控制策略。此外，使用共形预测来生成可达管道，确保高概率的安全控制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，CORD-SLS在多种高维接触丰富的操控任务中实现了毫秒级的规划速度，显著超越了现有基线方法。在安全性、速度和任务成功率方面，CORD-SLS的表现均有显著提升，展示了其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
CORD-SLS的研究成果在机器人操控、自动化生产线、以及虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。通过实现安全且高效的变形物体操控，该方法能够提升相关领域的操作精度和效率，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
We present CORD-SLS, a real-time control method for safe deformable object manipulation, with a focus on ropes and cloth. At its core is a GPU-parallel differentiable simulator with contact smoothing which enables efficient gradient-based planning through intermittent contact. To robustly satisfy constraints under model and sensing uncertainty, we develop a real-time, GPU-parallel output-feedback robust model predictive control (MPC) algorithm that plans with this simulator. We further show that the simulator accelerates model-based RL for training neural manipulation policies. To improve real-world robustness, we use conformal prediction to calibrate visual-feedback and perception-error bounds for MPC, producing reachable tubes that enable high-probability safe control. We evaluate CORD-SLS on high-dimensional, contact-rich rope and cloth manipulation tasks in simulation and hardware, including obstacle avoidance, routing, folding, and smoothing. Across settings, CORD-SLS achieves millisecond-speed planning, exceeding baselines in safety, speed, and task success.