Flexibility-Aware Robotic Manipulation: Deformation Estimation, Kinematics, and Control via Distributed Inertial Measurement
作者: Amir Hossein Barjini, Sadeq Yaqubi, Pauli Mustalahti, Jouni Mattila
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-30
💡 一句话要点
提出灵活性感知机器人操作框架以解决变形估计与控制问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 灵活性感知 机器人操作 变形估计 运动学 控制系统 传感器优化 实时集成
📋 核心要点
- 现有方法在处理灵活机器人连杆时，无法准确捕捉其变形，导致操作精度不足。
- 本文提出通过识别主振动模式来优化IMU配置，从而实现灵活性感知的运动学与控制。
- 实验结果显示，所提框架在使用更少传感器的情况下，显著提高了操作精度和实时性。
📝 摘要（中文）
灵活的机器人连杆挑战了刚体假设，使得仅依赖关节测量无法实现准确操作。本文提出了一种灵活性感知操作框架，将结构动力学直接与传感、运动学和控制相连接。通过识别每个灵活连杆的主振动模式，确定最小可观测的IMU配置。实验表明，该框架在长臂双连杆平台上实现了更少传感器下的优越性能，根均方误差分别为0.0107m、0.0194m和0.0102rad，展示了实时集成IMU估计的关节状态与重建变形的能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决灵活机器人连杆在操作过程中因变形导致的精度不足问题。现有方法通常依赖于刚体假设，无法有效处理连杆的动态特性。
核心思路：通过识别灵活连杆的主振动模式，确定最小可观测的IMU配置，从而实现对连杆变形的准确估计，并将其融入运动学和控制中。
技术框架：整体框架包括三个主要模块：1) 主振动模式识别；2) 变形重建；3) 灵活性感知的运动学与控制。首先通过响应收敛和激励带宽标准识别主振动模式，然后利用这些模式进行变形重建，最后将重建结果应用于控制器设计。
关键创新：最重要的创新在于通过主振动模式的识别，显著减少了所需的传感器数量，同时提高了操作精度。这一方法与传统的刚体假设方法有本质区别，能够实时适应连杆的变形。
关键设计：在IMU配置中，仅需保留m个独立的斜率测量和一个参考IMU，满足全秩模态可观测性条件。这一设计使得传感器配置更加高效，降低了系统复杂性。控制器基于偏微分方程设计，能够实时响应变形信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在长臂双连杆平台上，所提运动学方法实现了根均方误差为0.0107m、0.0194m和0.0102rad的优异性能，且所需传感器数量显著少于传统的分段刚体方法。这表明该框架在实时灵活性感知和控制方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在需要高精度操作的领域，如工业机器人、医疗机器人和服务机器人等。通过提高灵活性感知能力，能够显著提升机器人在复杂环境中的适应性和操作精度，推动智能制造和自动化的发展。
📄 摘要（原文）
Flexible robot links challenge the rigid-body assumption, making joint measurements alone insufficient for accurate manipulation. This paper introduces a flexibility-aware manipulation framework that connects structural dynamics directly to sensing, kinematics, and control. Instead of prescribing a dense inertial measurement unit (IMU) network, the dominant vibration modes of each flexible link are first identified from response-convergence and excitation-bandwidth criteria. Under a full-rank modal observability condition, $m$ retained modes require only $m$ independent slope measurements and one reference IMU, defining the minimum observable IMU configuration. The resulting measurements are used to reconstruct the continuous link deformation, which is then incorporated into flexibility-aware forward kinematics and a deformation-informed partial differential equation-based controller. Experiments on hydraulic single- and double-link manipulators evaluate the framework. On the long-reach double-link platform, the proposed kinematics achieves end-effector root mean square errors of $0.0107$~m, $0.0194$~m, and $0.0102$~rad while using fewer sensors than the piecewise-rigid method. Closed-loop reaching experiments further demonstrate real-time integration of IMU-estimated joint states and reconstructed deformation into the proposed controller. The results show that dominant modal information can determine sensing requirements and enable real-time flexibility-aware robotic manipulation.