GRASP 实验室研究 论文解读 | 机器人交互：基于神经网络引导变分推理的快速失配估计

原创 已于 2025-09-11 14:59:34 修改 · 853 阅读 · 21 ·
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于 2025-09-11 14:28:30 首次发布

研究背景

在以人为中心的环境中，机器人与人类、周围环境或其他机器的物理交互需要兼顾柔顺性与安全性。尽管柔顺硬件能在一定程度上助力此类交互，但阻抗控制器作为扭矩控制机器人实现安全、被动响应接触并精准执行任务的关键，其有效性高度依赖机器人及所操作物体的精确动力学模型。

现实中，模型失配常导致任务失败和不安全行为，例如机器人末端执行器负载变化时，原有模型难以适应，可能引发轨迹偏移或不稳定。

宾夕法尼亚大学研究人员以Franka Research 3 机械臂为实验载体，提出了快速失配估计（RME）框架，这是一种自适应、与控制器无关的概率框架。

最新款Franka Research 3 具有7 自由度设计与可靠性能，让复杂的静态和动态交互实验得以顺利开展，充分验证了 RME 框架的有效性。

图 1：该框架无需外部力- 扭矩传感器，仅通过机器人的本体感受反馈，就能在线估计末端执行器的动力学失配，且能在约 400 毫秒内适应末端执行器质量和质心的突然变化，有效解决了模型失配带来的问题，保障了机器人在静态和动态场景下与环境交互的安全性和稳定性。

研究核心方法

整体框架

RME 框架以贝叶斯推理为基础，结合神经网络和变分推理实现快速失配估计。首先通过失配检测算法监控外部扭矩的变化，判断是否出现动力学失配；当检测到失配后，收集相关数据并输入神经网络模型失配估计器得到先验分布；最后利用变分推理对先验分布进行优化，快速收敛到失配参数的估计值。

神经网络模型失配估计器

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