[论文解读] Challenges and Outlook in Robotic Manipulation of Deformable Objects

Jihong Zhu, Andrea Cherubini+11 more|arXiv (Cornell University)|May 4, 2021

Modular Robots and Swarm Intelligence被引用 5

一句话总结

本文识别了在医疗、制造和手术等应用中，机器人操作形变物体所面临的五大核心挑战——感知、建模、规划、控制与硬件。论文提出了未来研究方向，强调感知是最具前景的领域，并倡导采用集成化、物理信息驱动及基于学习的方法，以实现对柔软、高自由度物体的自主、安全与鲁棒操作。

ABSTRACT

Deformable object manipulation (DOM) is an emerging research problem in robotics. The ability to manipulate deformable objects endows robots with higher autonomy and promises new applications in the industrial, services, and healthcare sectors. However, compared to rigid object manipulation, the manipulation of deformable objects is considerably more complex, and is still an open research problem. Addressing DOM challenges demand breakthroughs in almost all aspects of robotics, namely hardware design, sensing, (deformation) modeling, planning, and control. In this article, we review recent advances and highlight the main challenges when considering deformation in each sub-field. A particular focus of our paper lies in the discussions of these challenges and proposing future directions of research.

研究动机与目标

• 识别并系统化机器人操作中因物体形变而引入的根本性科学挑战。
• 通过社区调研，评估感知、建模、规划、控制和硬件等关键子领域当前的技术水平。
• 通过突出尚未充分发展但具有高影响力的研究领域（尤其是感知与物理建模），预测未来研究方向。
• 弥合理论机器人学与非结构化环境中涉及形变物体的实际应用之间的差距。
• 倡导采用集成化、多模态及物理感知的方法，以实现对柔软、高自由度物体的自主操作。

提出的方法

• 对来自不同职业阶段的31名机器人研究人员开展调研，评估硬件、感知、建模、规划和控制五个核心组件的重要性与成熟度。
• 综述了在五个关键组件——夹持器设计、感知、形变建模、规划与控制——中形变物体操作（DOM）的最新进展。
• 提出了一套DOM框架，整合多模态感知、数据驱动与物理信息建模、接触感知规划，以及具备接触丢失检测功能的鲁棒控制。
• 强调机器学习在融合异构传感器数据和生成有意义形变表征中的作用。
• 倡导结合物理先验与数据驱动学习的混合建模方法，以提升泛化能力与可解释性。
• 强调软体机器人与欠驱动系统在提升人机交互中柔顺性与安全性方面的潜力。

实验结果

研究问题

• RQ1 在感知、建模、规划、控制与硬件方面，机器人操作形变物体的最关键开放挑战是什么？
• RQ2 当前DOM各子领域的研究成熟度如何？哪些领域最有可能在未来实现突破？
• RQ3 现有刚性物体操作技术在多大程度上可迁移至形变物体操作？
• RQ4 如何改进感知系统，以实现实时可靠捕捉复杂动态形变？
• RQ5 在数据驱动学习时代，物理模型在DOM中应扮演何种角色？

主要发现

• 感知被确定为最具前景的研究领域，在调研中获得最高重要性评分与最低成熟度评分，表明存在显著未满足的需求。
• 多模态感知（如视觉、力觉、触觉）的整合对于实现对形变的鲁棒感知至关重要，尤其在复杂任务中。
• 当前规划方法缺乏高层次语义推理，且常回避接触；而接触丰富的策略在DOM中更为有效。
• 尽管数据驱动方法兴起，物理信息模型仍至关重要，因其提供可解释性，并能超越训练数据实现泛化。
• 操作过程中发生接触丢失是主要实际挑战，未来控制器必须包含检测与恢复此类事件的机制。
• 软体机器人与内在柔顺性在提升人机交互安全性与鲁棒性方面展现出巨大潜力，尤其在医疗与外科应用中。