CSymPlan: Certified Symbolic Planning and Control for High-DOF Manipulators
作者: Aditya Narendra, Ashok Kumar Saini, Mahathi Anand, Mahmoud Khaled, Fares J. Abu-Dakka, Abdalla Swikir
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2026-08-24
💡 一句话要点
提出CSymPlan框架以解决高自由度机械臂的规划与控制问题
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 高自由度机械臂 符号规划 控制框架 安全性 动态环境 反馈策略 实时更新 工业自动化
📋 核心要点
- 现有方法在高自由度机械臂的路径规划与控制中存在执行困难，尤其是在面对执行器限制和环境变化时。
- CSymPlan框架通过离线和在线两种实现，提供了认证的符号规划与控制，确保机械臂在动态环境中安全执行任务。
- 实验结果显示，CSymPlan在随机模拟基准和Franka FR3实验中均能安全完成任务，且无安全违规现象。
📝 摘要（中文）
机器人操纵器通常围绕解耦的运动生成栈进行设计：规划器计算无碰撞路径，低级控制器跟踪参考。然而，这种分离在执行时可能面临执行困难，如执行器限制、跟踪误差、模型不匹配及小障碍物间隙等问题。本文提出CSymPlan，一个针对高自由度机械臂的认证符号规划与控制框架，包含两种互补实现：离线实现预计算已知工作空间的认证到达-避免反馈策略；在线实现则在运行时根据变化的任务和感知信息合成或更新符号策略。实验表明，两种实现均能在零安全违规的情况下完成到达-避免任务。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决高自由度机械臂在执行路径规划时面临的挑战，包括执行器限制、跟踪误差和环境变化等问题。现有方法往往无法有效应对这些问题，导致执行不稳定或安全隐患。
核心思路：CSymPlan框架通过离线和在线两种实现方式，提供了认证的符号规划与控制。离线实现预计算已知工作空间的反馈策略，而在线实现则根据实时任务和感知信息动态更新策略。
技术框架：整体架构包括离线和在线两个模块。离线模块通过反馈线性化将机械臂动态简化为采样扰动双积分模型，处理扭矩实现误差和测量不确定性。在线模块则使用运行时请求-合成-执行循环替代预计算策略表。
关键创新：CSymPlan的创新在于其认证的符号规划能力，确保在没有认证动作时，机械臂能够安全地保持、重新规划或停止，而不是执行不安全的命令。这一设计显著提高了机械臂在复杂环境中的安全性和可靠性。
关键设计：在离线实现中，采用量化-查找-扭矩实现管道来精细化合成的符号策略；在线实现则通过并行化处理提高了策略更新的效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在随机模拟基准和Franka FR3实验中，CSymPlan的离线和在线实现均成功完成了到达-避免任务，且零安全违规。这表明该框架在复杂环境下的高效性和安全性，显著优于传统方法。
🎯 应用场景
CSymPlan框架在高自由度机械臂的应用场景中具有广泛的潜力，特别是在需要高安全性和可靠性的工业自动化、服务机器人和医疗机器人等领域。其认证的规划与控制能力能够有效提升机器人在动态和复杂环境中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Robot manipulators are commonly engineered around a decoupled motion-generation stack: a planner computes a collision-free path and a lower-level controller tracks the resulting reference. This separation is computationally convenient, but it can produce references that are difficult to execute under actuator limits, tracking error, model mismatch, and small obstacle clearances. We present CSymPlan, a certified symbolic planning and control framework for high-DOF manipulators with two complementary implementations: an offline implementation that precomputes certified reach-avoid feedback policies for known workspaces; and an online implementation that synthesizes or updates symbolic policies at runtime from changing task and perception information using parallelization. The offline implementation reduces the manipulator dynamics to a sampled perturbed double-integrator model in operational space through feedback linearization, treats torque-realization errors, modeling inaccuracies, and measurement uncertainty as bounded disturbances, and refines the synthesized symbolic policy to the Franka FR3 through a quantization--lookup--torque realization pipeline. The online implementation uses the same abstraction and refinement interface, but replaces the precomputed policy table with a runtime pFaces request--synthesis--execution loop. In randomized simulated benchmarks and perception-driven Franka FR3 experiments, both implementations complete reach-avoid tasks with zero safety violations; whenever no certified action exists, the robot holds, replans, or stops safely instead of executing an uncertified command.