软机器人统一的补数建模与基于接触的规划

软机器人之所以被引入，主要是为了实现与环境的安全、适应性相互作用，而这种相互作用 fundamentally依赖于接触。然而，对软机器人进行接触丰富的建模和规划仍然具有挑战性：沿身体的密集接触候选人会导致冗余约束和秩不足的线性补数问题（LCP），而刚性低与摩擦高之间的差异会引入严重的条件不良。现有方法依赖问题特定的近似或惩罚基于的处理方法。本文提出了一种统一的补数基础框架，用于软机器人接触建模和规划，将接触建模、操控和规划统一于一个物理上一致的表述中。我们开发了针对离散化软机器人的稳健线性补数问题（LCP）模型，并通过三个阶段的条件化流程来解决这些挑战：惯性秩选择以消除冗余接触，Ruiz均衡以纠正尺度差异和条件不良，以及对法向块的轻量级Tikhonov正则化。建立在相同表述之上，我们引入一种受运动学引导的温暖启动策略，使其能够通过使用补数约束的数学规划（MPCC）进行接触动态轨迹优化，并通过球体操控任务的实验结果显示其有效性。总之，CUSP为软机器人统一接触建模、仿真和规划提供了新的基础。