基于视觉 servoing 的可伸展多节软连续体机器人三维形状控制
机器人学
2026-02-24 v1
摘要
本文提出了一种新颖的基于视觉的控制算法，用于调节可伸展多节软连续操作机械手臂的整体身体形状。与文献中已有的基于视觉的控制算法不同，后者调节机器人的末端执行器姿态，而我们提出的控制算法调节机器人的整体配置，使我们能够利用其运动学冗余性。此外，我们基于模型的2.5D形状视觉 servoing 在机器人的三维工作空间中实现全局稳定的渐近收敛，优于文献中最接近的工作（后者报告局部极小值）。与文献中已有的视觉 servoing 方法不同，我们的方法不需要来自 proprioceptive 传感器的信息，使其适用于没有此类能力的连续体操作机械手臂。相反，通过外部相机获取的机器人整体形状图像用于估计机器人状态并闭合形状控制回路。传统的视觉 servoing 方法需要机器人在参考姿态下的图像来生成参考特征。在本工作中，我们利用逆运动学求解器生成 desired robot configuration 的参考特征，而无需参考姿态下的机器人图像。对多节连续体操作机械手臰进行实验，演示了该控制器在精确定位机器人末端执行器的同时调节机器人整体形状的能力。结果验证了该控制器在调节连续体机器人形状方面的能力，显示平滑的瞬态响应以及稳态误差小于1 mm。进行了面向概念验证的对象操纵实验，包括堆叠、倒水和拉取任务，以演示该控制器的适用性。
引用
@article{arxiv.2602.19273,
title = {3D Shape Control of Extensible Multi-Section Soft Continuum Robots via Visual Servoing},
author = {Abhinav Gandhi and Shou-Shan Chiang and Cagdas D. Onal and Berk Calli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.19273},
year = {2026}
}