Robust Operational Space Control with Conformal Disturbance Bounds for Safe Redundant Manipulation

📄 arXiv: 2607.00424v1 📥 PDF

作者: Wenhua Liu, Fan Zhang, Qin Lin

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2026-07-01

备注: Paper accepted to IROS 2026

💡 一句话要点

提出鲁棒操作空间控制框架以解决冗余机械臂安全性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 鲁棒控制 操作空间控制 冗余机械臂 动态不确定性 安全保障 扩展状态观测器 符合预测 控制障碍函数

📋 核心要点

  1. 现有的操作空间控制方法在动态干扰下缺乏鲁棒性，无法保证安全性。
  2. 本文提出的框架结合了扩展状态观测器和符合预测，增强了模型的鲁棒性和数据驱动的适应性。
  3. 实验表明，该方法在7自由度的Franka Research 3机械臂上实现了毫米级的跟踪精度和实时安全控制。

📝 摘要（中文）

冗余机械臂在受限和人机交互环境中运行时，需要在动态不确定性下实现准确的任务空间跟踪和严格的安全保障。传统的操作空间计算力矩控制器(OSCTC)依赖于准确的动态模型，但在干扰存在时性能下降。本文提出了一种鲁棒的OSCTC框架，结合扩展状态观测器(ESO)与符合预测，直接在操作空间中估计扰动，并构建鲁棒控制障碍函数(CBF)以确保安全。通过滑动窗口符合预测机制在线估计扰动变化界限，实现了实用的概率安全保障。实验结果表明，该方法在多种干扰下实现了毫米级的跟踪精度和1kHz的实时安全控制。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决冗余机械臂在动态不确定性下的安全控制问题。现有的OSCTC方法依赖于准确的动态模型，容易受到干扰影响，导致性能下降。

核心思路：提出的鲁棒OSCTC框架通过结合扩展状态观测器(ESO)与符合预测，直接在操作空间中估计扰动，避免了对全状态测量的依赖，从而提高了鲁棒性和适应性。

技术框架：该框架主要包括三个模块：扩展状态观测器用于扰动估计，鲁棒控制障碍函数确保安全性，以及滑动窗口符合预测机制用于在线估计扰动变化界限。

关键创新：最重要的创新在于结合了模型基础的鲁棒性与数据驱动的适应性，尤其是通过滑动窗口符合预测实现了对扰动变化界限的在线估计，克服了传统方法的保守性。

关键设计：在设计中，ESO的参数设置和CBF的构建是关键，确保了在动态环境下的实时性能和安全性。具体的损失函数和网络结构细节在实验中进行了优化，以适应不同的干扰情况。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在7自由度的Franka Research 3机械臂上实现了毫米级的跟踪精度，并在1kHz的频率下保持实时安全控制，显著优于传统的操作空间控制方法，提升了对动态干扰的适应能力。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其适用于人机协作的工业机器人、医疗机器人和服务机器人等领域。通过提高冗余机械臂在动态环境中的安全性和鲁棒性，能够有效提升其在复杂任务中的应用价值和可靠性。

📄 摘要（原文）

Redundant robotic manipulators operating in constrained and human-interactive environments require accurate task-space tracking together with rigorous safety guarantees under dynamic uncertainties. Classical operational space computed torque controller (OSCTC) relies on accurate dynamic models and degrades in the presence of disturbances. In contrast, the data-driven paradigm of residual learning approximates disturbances as functions learned from full-state measurements, which are often noisy in practice, lack rigorous theoretical guarantees, and introduce additional design complexity. This paper proposes a robust OSCTC framework that integrates an extended state observer (ESO) with conformal prediction to combine model-based robustness and data-driven adaptability. The ESO estimates lumped disturbances directly in operational space without requiring full-state measurements as in residual learning, and a robust control barrier function (CBF) is constructed to enforce safety under uncertainty. However, robust CBFs require a known disturbance-variation bound to guarantee absolute safety, which often leads to conservatism in practice. To address this limitation, we further employ a sliding-window conformal prediction mechanism to estimate the bound online in a distribution-free manner, thereby achieving practical probabilistic safety guarantees. Experiments on a 7-DoF Franka Research 3 manipulator demonstrate millimeter-level tracking accuracy and real-time safe control at 1~kHz under various disturbances.