MorphoGuard: A Morphology-Based Whole-Body Interactive Motion Controller
作者: Chenjin Wang, Zheng Yan, Yanmin Zhou, Runjie Shen, Bin He
分类: eess.SY, cs.RO
发布日期: 2026-04-02
💡 一句话要点
MorphoGuard：一种基于形态学的全身交互运动控制器，用于复杂多接触任务
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 全身控制 多接触交互 机器人控制 深度学习 形态约束 双臂机器人 运动规划
📋 核心要点
- 现有全身控制方法在处理动态多接触组合时，面临接触表示复杂和关节配置耦合的挑战。
- 提出MorphoGuard，一种形态约束的全身控制网络，显式管理任意接触组合，实现全身交互能力。
- 实验表明，该方法在多目标交互任务中，接触点管理误差约为1厘米，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
全身控制(WBC)在高维机器人系统的复杂交互运动中展现出显著优势。然而，当机器人需要在单个运动链上处理动态的多接触组合时——例如用肘部推开门同时抓住物体——它在复杂的接触表示和关节配置耦合方面面临主要障碍。为了解决这个问题，我们提出了一种新的控制方法，显式地管理任意接触组合，旨在赋予机器人全身交互能力。我们开发了一个形态约束的WBC网络(MorphoGuard)——该网络是在一个自建的双臂物理和仿真平台上训练的。我们设计了一系列模型推荐实验，以系统地研究骨干架构、融合策略和模型规模对网络性能的影响。为了评估控制性能，我们采用多目标交互任务作为基准，要求模型同时将多个目标物体操纵到指定位置。实验结果表明，该方法实现了约1厘米的接触点管理误差，证明了其在全身交互控制中的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决高维机器人系统在复杂交互运动中，尤其是在处理动态多接触组合时，面临的接触表示复杂和关节配置耦合问题。现有方法难以有效管理这些复杂的接触情况，限制了机器人的全身交互能力。
核心思路：论文的核心思路是显式地管理任意接触组合，通过学习一个形态约束的全身控制网络，使机器人能够同时处理多个接触点，并协调全身运动。这种方法旨在赋予机器人更强的全身交互能力，使其能够完成更复杂的任务。
技术框架：MorphoGuard的整体框架包含一个形态约束的全身控制网络，该网络在自建的双臂物理和仿真平台上进行训练。训练过程涉及多个模型推荐实验，用于系统地研究骨干架构、融合策略和模型规模对网络性能的影响。在评估阶段，采用多目标交互任务作为基准，评估模型同时操纵多个目标物体的能力。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个形态约束的全身控制网络(MorphoGuard)，该网络能够显式地管理任意接触组合。与现有方法相比，MorphoGuard能够更好地处理动态多接触情况，并实现更精确的全身交互控制。
关键设计：论文设计了一系列模型推荐实验，以系统地研究骨干架构、融合策略和模型规模对网络性能的影响。具体的网络结构和损失函数等技术细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的MorphoGuard方法在多目标交互任务中取得了显著的成果，实现了约1厘米的接触点管理误差。这一结果验证了该方法在全身交互控制中的有效性，表明其能够精确地管理多个接触点，并协调全身运动，从而完成复杂的交互任务。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要全身交互的机器人应用场景，例如：家庭服务机器人，可以同时进行清洁、物品整理等任务；工业机器人，可以进行复杂装配和操作；医疗机器人，可以辅助医生进行手术操作。该研究有助于提升机器人在复杂环境中的适应性和操作能力，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。
📄 摘要（原文）
Whole-body control (WBC) has demonstrated significant advantages in complex interactive movements of high-dimensional robotic systems. However, when a robot is required to handle dynamic multi-contact combinations along a single kinematic chain-such as pushing open a door with its elbow while grasping an object-it faces major obstacles in terms of complex contact representation and joint configuration coupling. To address this, we propose a new control approach that explicitly manages arbitrary contact combinations, aiming to endow robots with whole-body interactive capabilities. We develop a morphology-constrained WBC network (MorphoGuard)-which is trained on a self-constructed dual-arm physical and simulation platform. A series of model recommendation experiments are designed to systematically investigate the impact of backbone architecture, fusion strategy, and model scale on network performance. To evaluate the control performance, we adopt a multi-object interaction task as the benchmark, requiring the model to simultaneously manipulate multiple target objects to specified positions. Experimental results show that the proposed method achieves a contact point management error of approximately 1 cm, demonstrating its effectiveness in whole-body interactive control.