基於非線性模型預測控制的分層自適應運動規劃，用於安全關鍵型協作機器人搬運

Grunnleggende konsepter

本文提出了一種用於多四足機器人協作搬運物件的分層控制系統，該系統結合了自適應運動規劃和非線性模型預測控制，以確保在複雜場景中安全、穩定地搬運未知形狀和重量的物體。

Sammendrag

文獻摘要

本研究論文提出了一種基於非線性模型預測控制的分層自適應運動規劃方法，旨在實現安全關鍵型協作機器人搬運。隨著腿式機器人在工業和自動化建築中的應用日益增多，協作機器人搬運對於處理超出單個機器人能力的大型和重物變得至關重要。然而，確保這些多機器人任務的安全性對於防止事故和保證可靠運行至關重要。

研究方法

本文提出了一種使用多個四足機器人團隊進行物體搬運的分層控制系統。運動規劃器和分散式運動控制器在分層結構中的結合，使得團隊能夠在複雜場景中進行安全、自適應的規劃。高層非線性模型預測控制規劃器通過結合控制屏障函數，考慮靜態和動態障礙物，生成無碰撞路徑。這個過程包括計算接觸點和力，同時適應未知的物體和地形特性。然後，分散式機器人搬運控制器根據規劃器的指導，確保每個機器人都能保持穩定的運動和搬運。

實驗結果

我們在各種條件下的模擬中仔細檢查了我們方法的有效性，並在機器人硬件的實際設置中進行了驗證。通過修改物體的配置，機器人團隊可以在包含靜態和動態障礙物的環境中操縱未知物體。

主要貢獻

• 提出了一種基於非線性模型預測控制的分層自適應運動規劃方法，用於安全關鍵型協作機器人搬運。
• 該方法考慮了物體和機器人與障礙物的碰撞，並採用控制屏障函數來確保安全性。
• 該系統採用自適應控制策略來處理物體和地形特性的不確定性。
• 通過模擬和實際機器人實驗驗證了該方法的有效性。

研究意義

這項研究對於推進多機器人協作搬運領域具有重要意義。所提出的方法為設計安全可靠的多機器人系統提供了新的思路，並為機器人在複雜環境中的應用開闢了新的可能性。

Statistikk

Sitater

Viktige innsikter hentet fra

Hierarchical Adaptive Motion Planning with Nonlinear Model Predictive Control for Safety-Critical Collaborative Loco-Manipulation

by Mohsen Sombo... klokken arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.10699.pdf

Dypere Spørsmål

如何將該方法擴展到更複雜的場景，例如涉及可變形物體或非結構化地形的場景？

將此方法擴展到涉及可變形物體或非結構化地形的更複雜場景，需要克服幾個挑戰：
1. 可變形物體建模：

挑戰： 此方法假設被操縱的物體是剛性的。對於可變形物體，其形狀和質量分佈會隨著機器人的交互作用而改變，使得系統動力學難以預測。
解決方案：

採用更複雜的模型來表示可變形物體，例如基於有限元方法（FEM）或質點彈簧模型（Mass-spring model）。
使用數據驅動的方法，例如深度學習，來學習可變形物體的動力學模型。
採用基於視覺的控制方法，通過實時感知物體形狀變化來調整機器人的動作。
2. 非結構化地形適應性：

挑戰： 此方法假設機器人在平坦的地面上操作。在非結構化地形中，機器人需要適應不同的地面高度和坡度，同時保持穩定性和協調性。
解決方案：

整合更先進的運動規劃和控制算法，例如基於模型預測控制（MPC）的全地形運動規劃，以及基於接觸力的全身控制。
利用機器人上的傳感器（例如深度相機和力傳感器）來感知地形信息，並實時調整機器人的步態和接觸力。
3. 分層控制架構的擴展：

挑戰： 在更複雜的場景中，需要更高級別的規劃和決策能力，例如任務分配、路徑規劃和障礙物協調。
解決方案：

在現有的分層控制架構中添加新的層級，例如任務規劃層和全局路徑規劃層。
採用分佈式控制策略，使每個機器人能夠根據局部信息和鄰居機器人的狀態做出自主決策。
4. 計算複雜度：

挑戰： 更複雜的模型和算法會增加計算複雜度，使得實時控制變得困難。
解決方案：

開發高效的數值方法和優化算法。
利用並行計算和硬件加速技術。
總之，將此方法擴展到更複雜的場景需要在建模、控制、感知和計算方面進行重大改進。

如果機器人之間的通信存在延遲或丟包，該系統的性能會受到什麼影響？

如果機器人之間的通信存在延遲或丟包，該系統的性能會受到以下影響：

控制不穩定： 機器人之間的協調依賴於實時的信息交換。通信延遲或丟包會導致機器人接收到過時或不完整的信息，從而做出錯誤的控制決策，影響整體系統的穩定性。
任務執行失敗： 在極端情況下，嚴重的通信問題可能導致機器人無法協調其動作，最終導致任務執行失敗。例如，機器人可能無法保持對物體的抓取，或者發生碰撞。
性能下降： 即使通信問題不至於導致任務失敗，也會影響系統的整體性能。例如，機器人可能需要更長的時間才能完成任務，或者運動軌跡不夠平滑。
為了減輕通信問題對系統性能的影響，可以考慮以下解決方案：

採用容錯控制策略： 設計控制器時，應考慮到通信延遲和丟包的可能性。例如，可以使用預測控制方法來預測其他機器人的未來狀態，或者使用魯棒控制方法來應對不確定性。
優化通信協議： 選擇合適的通信協議和參數，例如使用更可靠的傳輸層協議，或者調整數據包大小和發送頻率，以減少延遲和丟包的概率。
使用冗餘通信通道： 建立多個獨立的通信通道，例如使用無線網絡和有線連接的組合，可以提高系統的可靠性。
分佈式控制架構： 儘管文中提到的方法採用了分層控制架構，但可以進一步探索更分佈式的控制策略，使每個機器人能夠根據局部信息和鄰居機器人的狀態做出更多自主決策，減少對全局通信的依賴。
總之，在設計和實施此類多機器人協作系統時，必須仔細考慮通信問題，並採取適當的措施來確保系統的可靠性和性能。

除了搬運物體之外，這種分層自適應運動規劃方法還可以應用於哪些其他機器人任務？

這種分層自適應運動規劃方法，除了搬運物體之外，還可以應用於許多其他的機器人任務，特別是需要多機器人協作和適應動態環境的任務。以下列舉一些例子：

協作搜索和救援： 在灾區或危險環境中，多個機器人可以協作搜索倖存者。分層自適應運動規劃可以幫助機器人團隊在複雜的地形中導航，避開障礙物，並根據環境信息調整搜索策略。
多機器人巡邏和監控： 多個機器人可以協作巡邏大型區域，例如倉庫、工廠或邊境線。分層自適應運動規劃可以幫助機器人規劃路徑，避開障礙物，並根據實時情況調整巡邏路線。
農業機器人： 多個機器人可以協作完成農業任務，例如播種、施肥、收割等。分層自適應運動規劃可以幫助機器人團隊在田地中協調作業，避開障礙物，並根據作物生長情況調整作業路徑。
環境監測和數據採集： 多個機器人可以部署在環境中，例如森林、海洋或其他星球，收集環境數據。分層自適應運動規劃可以幫助機器人規劃路徑，避開障礙物，並根據感測器數據調整採樣點。
多機器人組裝和製造： 在未來工廠中，多個機器人可以協作完成複雜的組裝和製造任務。分層自適應運動規劃可以幫助機器人協調動作，避開碰撞，並根據任務需求調整操作順序。
總之，這種分層自適應運動規劃方法具有廣泛的應用前景，可以應用於各種需要多機器人協作和適應動態環境的機器人任務。