Franka 机器人在配置空间距离场实验中的突破性应用：从算法优化到动态场景适配

背景与研究突破

 

在机器人操作规划领域，传统有符号距离场（SDF）通常用于任务空间，但其向配置空间的映射因非线性关系导致逆运动学求解需多次迭代，效率低下且易陷入奇点。

本文以7 轴Franka Research 3机器人为实验载体，提出配置空间距离场（CDF）方法，通过将机器人几何信息直接编码为配置空间的距离场，实现了逆运动学的单步梯度投影求解，并通过神经CDF（基于多层感知机 MLP）提升计算效率。

实验配置：硬件与环境设置

机械臂：7轴Franka Research 3机器人，关节角度范围[−π,π]，重复定位精度 ±0.1mm。

感知设备：RealSense D435相机，用于动态环境下的障碍物点云采集，分辨率 1280×720。

计算平台：NVIDIA RTX 3090 GPU，CPU 为30核2.2GHz，使用CasADi与cuRobo库加速优化计算。

仿真环境：基于PyBullet构建物理仿真场景，支持机器人动力学与碰撞检测。

领核心方法：CDF与神经的技术架构

CDF的数学定义与特性

定义为关节角度到零水平集配置的最小弧度距离，满足程函方程∥∇qfc∥=1，梯度始终指向目标物体，保留欧几里得距离属性。