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面向无触觉反馈的遥操作中的通用共享控制

MaxGrobbel,TristanSchneider,SörenHohmann

Abstract—非触觉VR控制器的遥操作剥夺了人类操作项以及碰撞避免约束。这个最优控制问题隐式地也解

员关键的运动反馈。我们通过嵌入一个多目标优化问题来解决决了逆运动学问题。初步测量显示，高度非凸的优化

这一问题，该问题将用户输入转换为无碰撞UR5e关节轨迹，

问题仍然可以在实时可靠地解决，并且参数化影响了

同时积极抑制玻璃中的液体晃动。该控制器保持平均13毫秒

的规划延迟，证实了实时性能，并促使进一步增强此遥操作方跟踪性能与液体稳定性的权衡。

法以实现更多目标。为了展示这种方法的可扩展性，在目标函数中增

加了一个次级目标，以稳定玻璃中的液体。在这种情

I.介绍

况下，人类操作员缺乏本体感觉信息来自行稳定液体。

遥操作使人类能够与远地环境互动。特别是那些

本难以到达的危险环境在研究中被提及。此外，人力资源II.基于最优控制的遥操作机器人技术

译短缺以及某些应用对精度的需求需要遥操作系统[1]。轨迹规划作为最优控制问题被广泛应用于机器人

中其他应用领域包括空间探索、处理危险材料、手术甚操作器的遥操作[9–11]。利用显式动态模型和目标函

2至老年护理。遥操作的另一个新兴应用场景是收集模数，它生成既能最小化目标又能满足系统动力学的轨

v仿学习[2]或基于偏好的机器人学习[3]的数据。迹。嵌入在滚动时域（模型预测控制）循环中，优化

4

2最近的研究表明，从任务完成时间的角度来看，遥在每个采样时刻都被解决，连续计算新的轨迹。

6

3操作性能比人类直接执行任务要差一个数量级[2]。神MPC的一个关键约束是满足实时截止时间。处理

2.经科学家丹尼尔·沃尔珀特的观点是，“运动是你影响器速度和数值求解器的进步减轻了这一负担，机器人

6周围世界唯一的方式”[4]，高性能的遥操作系统可能实现现在达到了1千赫兹的更新速率——即使对于非

0

5对所有前述应用都有益。线性问题也是如此——如在[12]中所报道。

2

:大多数关于遥操作的研究都集中在通过多种反馈在遥操作中，MPC通过在优化过程中嵌入额外的

v

i模式向人类操作员显示信息上[5]。具体而言，研究重目标和约束来辅助人类操作员。例如，碰撞避免是通

x

r点关注提供触觉反馈，这在涉及物理交互的任务中显过距离约束[9,10]强制执行的。液体处理提出了另一

a

著提高了任务表现[6]。这类系统的缺点之一是成本高个案例：通过对流体进行建模并在成本中加入溢出惩

昂，高达40,000美元[2]。作为替代方案，运动跟踪设罚，控制器可以产生无晃动的动作[8]。由于任务是由

备如摄像头或VR（虚拟现实）控制器则以更低的成本人类和自动化系统共同执行的，这些方法被称为共享

提供。控制[7,13]。

提高遥操作任务性能的一种常见方法是利用共享III.遥操作架构

控制算法[7]。整体任务在人类操作员（例如，命令末

遥操作的系统架构在文献中经常被描述（例如

端执行器姿态）和自动化算法（例如，处理关节级冗