2025-07-31 Nature Machine Intelligence 面向机器人操作有效滑移控制的仿生轨迹模块

作者：刘烨    出品：CAAI认知系统与信息处理专委会

在机器人灵巧操作领域，物体滑移控制是确保任务可靠性和稳定性的核心挑战之一。传统方法主要依赖夹持力调节，但在夹持力已达极限或操作易碎物体时，其性能往往受限。此外，现有滑移控制策略多基于反应式机制，依赖实时触觉反馈，难以应对动态环境中的快速扰动和非线性交互。受人类手部运动策略的启发，提出了一种数据驱动的“Bioinspired Predictive Slip Control (BPSC)”框架，通过融合神经网络预测与模型预测控制（MPC），实现机器人轨迹调制的主动滑移抑制。

该框架创新性地引入动作条件触觉前向模型（ACTP）和六维球形坐标优化，使机器人能够通过非直观的轨迹调整（如加速度调制）提前规避滑移风险，在复杂搬运任务中显著提升稳定性和适应性。实验表明，该方法在多种物体和运动轨迹下，滑移抑制效率较传统夹持力控制提升82%，为机器人操作在非结构化环境中的实际应用提供了新范式。

背景：滑移控制的技术瓶颈

在机器人灵巧操作领域，物体滑移控制是保障任务可靠执行的关键挑战。传统方法主要面临三大瓶颈：

1.动态耦合难以预测：物体与夹持器间的摩擦特性、惯性力与运动轨迹的耦合作用会引发高度非线性的滑移行为，单一参数调整可能导致操作失稳；

2.控制维度复杂：六自由度轨迹优化与触觉反馈的协同需要处理高达10^5量级的动态状态空间，传统PID控制难以应对；

3.实时响应要求苛刻：基于触觉反馈的反应式控制受限于传感器延迟（~50ms），无法预防突发性滑移。

现有方法多依赖经验性夹持力调节或简化物理模型，仅适用于结构化场景（如平面抓取），在动态操作（如高速搬运、易碎物体转移）中失败率高达34%。为此，我们提出仿生预测控制框架，通过融合神经触觉前向模型与模型预测控制，突破传统滑移抑制的性能边界。

核心创新：仿生预测控制框架

在机器人灵巧操作领域，提出了一种突破性的仿生预测控制框架，通过深度融合多模态感知与智能预测算法，重新定义了滑移控制的范式。该框架的核心创新首先体现在其先进的感知预测系统上，我们开发的触觉状态编码技术能够实时处理三维力场数据，结合创新的动作条件前向模型，实现了对未来200毫秒内滑移概率的高精度预测，准确率突破92%。这种预测能力为主动控制奠定了坚实基础。

在控制架构方面，构建了独特的层次化预测控制系统，通过实时重规划引擎实现毫秒级响应，巧妙地将轨迹优化问题转化为球形坐标空间的高效求解。这套系统不仅能同时兼顾滑移抑制、轨迹精度和能耗效率等多重目标，还创新性地融合了触觉与视觉信息，有效解决了长期困扰业界的累积误差问题。特别值得一提的是，我们的动态摩擦学习算法通过大规模仿真训练，使系统对未知物体表面特性展现出惊人的适应能力。

为弥合仿真与现实的鸿沟，开发了精细的硬件在环校准技术，显著提升了指令执行精度。实际测试表明，该框架在保持恒定夹持力的前提下，不仅大幅降低了滑移发生率，还使操作效率得到质的飞跃。这些突破性进展为机器人在医疗、物流等敏感场景的安全可靠操作开辟了全新可能，标志着机器人灵巧操作技术迈入了一个新纪元。

实验验证：从基础操作到复杂任务执行

在真实机器人平台上，系统性地验证了仿生预测控制框架的性能表现。首先针对基础滑移抑制场景，使用Franka Emika机械臂搭载uSkin触觉传感器，测试了10类常见物体（包括易碎的蛋壳和光滑的金属件）的抓取操作。实验数据显示，在保持恒定夹持力条件下，系统将滑移发生率从传统方法的34%降至6.2%，同时最大旋转角度控制在5.8°以内，显著优于人类操作员的平均表现（9.3°）。

为评估动态环境适应性，设计了包含突发扰动的高级测试场景。当机械臂以0.5m/s速度移动时，系统能在80ms内检测并补偿施加在物体上的1.2N横向扰动，成功率高达97%。特别值得注意的是，在模拟物流分拣的连续操作测试中，框架展现出卓越的持久稳定性——连续100次抓取任务的成功率达到99%，且平均每次任务节省23%的能耗。

针对复杂操作任务，测试了多物体协同搬运和狭小空间精准放置等挑战性场景。在3D打印的仿生多指手上，系统实现了对不规则物体（如酒瓶、工具钳）的稳定抓取，抓取力波动控制在±0.8N范围内。与七种主流滑移控制算法相比，本框架在综合评估指标（包含成功率、能耗、速度等）上平均领先47%。

为验证仿真到现实的迁移性能，构建了包含200种材质组合的数字孪生测试平台。结果显示，经过域随机化训练的模型在真实场景中的泛化误差仅为4.7%，且无需额外调参即可适应85%的未见物体。这些实验不仅证实了框架的可靠性，更为机器人操作系统的实际部署提供了重要参考。

结论：

本研究提出的仿生预测控制框架，通过融合多模态感知与智能预测算法，开创性地实现了机器人操作中滑移行为的主动预防与精确控制，为新一代灵巧操作机器人系统建立了技术范式。实验证明，该框架在复杂动态环境下展现出卓越的稳定性与适应性，不仅大幅提升了操作成功率，更突破了传统夹持力调节的性能瓶颈。

这项研究的核心价值在于：

第一，建立了触觉预测与轨迹优化的协同控制理论；第二，开发了具有普适性的sim2real迁移方法；第三，验证了生物启发策略在机器人控制中的优越性。展望未来，该框架可进一步扩展至多指灵巧手操作、人机协作等更复杂场景，同时其核心算法也有望应用于其他接触密集型机器人任务（如装配、手术），推动机器人操作技术向更高水平的自主性与可靠性迈进。