CoLI: A Reproducible Platform for Continuum Robot Learning via Monolithic 3D Printing and Isomorphic Teleoperation
作者: Ziyuan Tang, Chenxi Xiao*
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-18
备注: 8 pages, 7 figures, 1 table, accepted by IROS2026
💡 一句话要点
提出CoLI平台以解决连续机器人学习的可重复性问题
🎯 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: 连续机器人 3D打印 遥操作 模仿学习 自主控制 开源平台
📋 核心要点
- 现有连续机器人在制造和控制方面面临重复性差、运动学建模复杂等挑战，限制了其应用。
- 本文提出了一种新颖的开源连续机器人设计，利用多材料3D打印简化制造流程，并通过同构遥操作接口实现控制。
- 实验结果表明，该平台在硬件特性和操控任务中表现优异，提供了可重复的学习准备机器人系统。
📝 摘要（中文）
连续机器人因其高自由度、柔性结构和操作安全性在操控任务中具有巨大潜力。然而，由于复杂的制造和组装过程、运动学建模的挑战以及缺乏直观的控制接口，其在研究和实际应用中的采用受到阻碍。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的开源连续机器人设计。该平台通过多材料3D打印简化了制造流程，使机械臂能够作为单体柔性结构制造，减少了组装需求。控制通过同构遥操作接口实现，建立了直接的执行器级映射，消除了显式运动学建模的需要，并提供了无奇点映射。基于这一硬件设计，该平台进一步支持基于模仿学习的自主控制。实验结果表明，该平台提供了一个可重复的、适合学习的连续机器人系统，加速了算法开发和系统基准测试。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决连续机器人在制造和控制过程中的可重复性问题，现有方法在复杂制造、运动学建模和控制接口方面存在不足。
核心思路：通过多材料3D打印技术，设计出单体柔性结构的连续机器人，简化制造流程，并采用同构遥操作接口以避免复杂的运动学建模。
技术框架：整体架构包括制造模块、控制模块和学习模块。制造模块负责3D打印，控制模块实现同构遥操作，学习模块支持模仿学习。
关键创新：最重要的创新在于将多材料3D打印与同构遥操作结合，提供了无需显式运动学建模的控制方式，显著提升了操作的直观性和灵活性。
关键设计：在设计中，采用了优化的打印参数以确保结构的柔性和强度，控制算法通过直接映射执行器状态来简化控制流程，确保了系统的稳定性和响应速度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的平台在多个操控任务中表现出色，成功实现了高效的操控和学习能力，显著提高了操作的灵活性和安全性，具体性能数据尚未披露。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗机器人、服务机器人和工业自动化等。通过提供一个可重复的学习平台，研究者和工程师可以更高效地开发和测试新算法，推动连续机器人技术的实际应用和发展。
📄 摘要（原文）
Continuum robots offer strong potential for manipulation tasks due to their high degrees of freedom, compliant structures, and operational safety. However, their adoption in both research and practical applications has been hindered by reproducibility issues arising from complex fabrication and assembly processes, challenging kinematic modeling, and a lack of intuitive control interfaces. To address these challenges, we present a novel open-source continuum robot design. The platform features a simplified fabrication pipeline enabled by multi-material 3D printing, allowing the arm to be fabricated as a monolithic compliant structure with minimal assembly. Control is achieved through an isomorphic teleoperation interface that establishes a direct actuator-level mapping, eliminating the need for explicit kinematic modeling and providing a singularity-free mapping. Building on this hardware design, the platform further supports imitation-learning-based autonomous control. The proposed system is evaluated through hardware characterization and a set of manipulation tasks. Experimental results demonstrate that the platform provides a reproducible, learning-ready continuum robot system, accelerating algorithmic development and systematic benchmarking for the continuum robotics community.