Nonprehensile Robotic Catching Using Virtual Constraints

📄 arXiv: 2610.35851v1 📥 PDF

作者: Aakash Khandelwal, Ranjan Mukherjee

分类: eess.SY, cs.RO

发布日期: 2026-10-26

备注: 9 pages, 6 figures; an abridged version of this article has been submitted to the 2027 American Control Conference (ACC)

💡 一句话要点

提出虚拟非完整约束以解决非抓取机器人捕捉问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 非抓取捕捉 虚拟非完整约束 模型预测控制 机器人控制 动态环境

📋 核心要点

  1. 现有的非抓取机器人捕捉方法依赖于物体轨迹预测，导致复杂的时间变化轨迹生成，增加了控制难度。
  2. 本文提出的虚拟非完整约束（VNHCs）方法，直接基于物体状态控制机器人末端执行器，简化了捕捉过程。
  3. 通过仿真实验验证，该方法能够在设定高度下有效捕捉物体，并在接触后快速稳定至期望位置。

📝 摘要（中文）

本文通过虚拟非完整约束（VNHCs）解决非抓取机器人捕捉问题，直接根据物体状态设计和控制机器人末端执行器的运动。与现有方法相比，该方法避免了物体轨迹预测及随之而来的时间变化机器人轨迹生成。重点关注平面情况，展示了VNHC方法能够在期望高度下以最小的相对法向速度捕捉物体。此外，VNHC函数仅依赖于期望捕捉高度，并可适用于多种初始条件。采用模型预测控制（MPC）将物体和末端执行器在接触后带至期望位置，方法在仿真中得到了验证。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决非抓取机器人在捕捉物体时的控制问题，现有方法需要预测物体轨迹，增加了复杂性和不确定性。

核心思路：提出虚拟非完整约束（VNHCs）方法，直接根据物体的状态设计机器人末端执行器的运动，避免了对物体轨迹的预测。

技术框架：整体方法包括两个主要阶段：首先，使用VNHC控制机器人末端执行器在期望高度捕捉物体；其次，采用模型预测控制（MPC）将物体和末端执行器在接触后带至期望位置。

关键创新：最重要的创新在于VNHC的设计，它仅依赖于期望的捕捉高度，且适用于多种初始条件，显著简化了捕捉过程。

关键设计：关键设计包括VNHC函数的构建，确保其在不同初始条件下的有效性，以及MPC的参数设置，以实现物体和末端执行器的快速稳定。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，采用VNHC方法能够在设定高度下以最小的相对法向速度成功捕捉物体，且在接触后能够快速稳定至期望位置，相较于传统方法具有显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和无人机等，能够提高机器人在动态环境中捕捉物体的能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The problem of nonprehensile robotic catching is addressed using virtual nonholonomic constraints (VNHCs); the motion of the robot end-effector is designed and controlled directly in terms of the states of the object before it is caught on the surface of the end-effector. In contrast to contemporary approaches, our approach avoids the need for object trajectory prediction, and consequent time-varying robot trajectory generation. With a focus on the planar case, we demonstrate that our VNHC approach can be used to catch an object on an end-effector at a desired height, with minimal relative normal velocity at the contact instant. Moreover, the VNHC function depends only on the desired catching height, and the same VNHC can be used for a range of initial conditions. We use model predictive control (MPC) to bring the object and end-effector to rest at a desired location after contact is made. The approach is validated in simulation.