面向形变线性对象的混合力位控制策略及图注意力网络
机器人学
2025-08-12 v1
摘要
操控形变线性对象（DLOs）如电线和电缆在电子装配和医疗手术等各种应用中至关重要。然而，这面临由于 DLOs 的无限自由度、复杂非线性动力学以及非受控系统等挑战。为此，本文提出了一种用于 DLO 形状控制的混合力位策略。该框架结合了 DLO 的力和位置表示，集成了力空间中的状态轨迹规划和位置空间中的模型预测控制（MPC）。我们提出了一种基于图注意力网络的动力学模型，包含显式动作编码器、属性提取器和图处理器。该模型用于 MPC 以提高预测精度。来自仿真和实际实验的结果表明，我们的方法在实现 DLO 高效稳定的形状控制方面具有有效性。代码和视频可在 https://sites.google.com/view/dlom 提供。
引用
@article{arxiv.2508.07319,
title = {A Hybrid Force-Position Strategy for Shape Control of Deformable Linear Objects With Graph Attention Networks},
author = {Yanzhao Yu and Haotian Yang and Junbo Tan and Xueqian Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.07319},
year = {2025}
}