導語：空中機械臂多任務操作為何需要全身運動規(guī)劃？
空中機械臂結(jié)合了無人機的快速移動能力和機械臂的精細操作能力，能夠在三維空間中完成擊打、抓取、推拉、書寫等復雜操作任務。然而，現(xiàn)有空中機械臂算法和硬件系統(tǒng)多針對單一任務設計，缺乏統(tǒng)一的運動規(guī)劃框架，難以支持多樣化操作。
在這一背景下，來自中山大學呂熙敏團隊的研究工作提出了一種空中機械臂全身集成運動規(guī)劃方法，并通過 NOKOV 度量動作捕捉系統(tǒng) 對規(guī)劃軌跡與執(zhí)行效果進行了系統(tǒng)驗證。
一、研究背景：空中機械臂全身運動規(guī)劃的核心挑戰(zhàn)
對于空中機械臂而言，真正的挑戰(zhàn)不僅在于飛行控制，而在于：
無人機與機械臂的耦合運動建模
任務執(zhí)行過程中碰撞體積動態(tài)變化
大姿態(tài)機動條件下的軌跡可行性與安全性
多種操作任務的統(tǒng)一規(guī)劃表示
該研究成果《Whole-Body Integrated Motion Planning for Aerial Manipulators》已被機器人領域頂級期刊 IEEE Transactions on Robotics（T-RO） 接收。
二、研究方法概述：全身集成運動規(guī)劃 + 動作捕捉驗證
該框架從整體系統(tǒng)角度出發(fā)，將無人機本體、機械臂構(gòu)型與任務約束統(tǒng)一納入規(guī)劃過程，并在仿真與真實實驗中，通過 NOKOV 度量動作捕捉 獲取高精度位姿與軌跡數(shù)據(jù)，用于：
規(guī)劃軌跡精度評估
大姿態(tài)機動過程驗證
末端執(zhí)行器空間約束分析
圖1：使用全身集成運動規(guī)劃進行空中擊打的演示。(a) 空中機械臂執(zhí)行規(guī)劃軌跡到達約束路徑點，保持與傾斜平面平行的姿態(tài)，同時配置Delta機械臂進行氣球擊打。(b) 運動軌跡的延時可視化。
三、關鍵技術(shù)拆解
1、關鍵技術(shù)一：動態(tài)碰撞體積擬合（NOKOV 動作捕捉輔助驗證）
傳統(tǒng)無人機規(guī)劃多采用固定球體或橢球體進行碰撞建模，無法適應空中機械臂在操作過程中機械臂不斷伸縮帶來的體積變化。
該研究提出了一種動態(tài)橢球碰撞體積擬合方法：
根據(jù)機械臂伸出長度動態(tài)調(diào)整橢球在 z 軸方向的尺寸
在保證安全性的同時提升操作靈活性
在實驗中，研究人員使用 NOKOV 度量動作捕捉系統(tǒng) 精確記錄機械臂展開與收回狀態(tài)下的真實空間包絡，為碰撞體積建模提供客觀驗證數(shù)據(jù)。
圖2：主動飛行走廊生成方式。
圖3：飛行走廊生成的消融實驗。從結(jié)果可以看到，該方法能夠保證路徑點約束附近有足夠解空間并且緊密貼合斜面。
圖4：使用動態(tài)橢球來擬合空中機械臂的碰撞體積。
2、關鍵技術(shù)二：靈活路徑點約束系統(tǒng)支持多任務操作
為支持不同操作任務，研究提出三類路徑點約束：
約束類型 描述 典型任務
點約束 經(jīng)過空間指定點 抓取、擊打
線約束 沿軸線運動 推物體
面約束 保持在同一平面 寫字、拉動
通過 NOKOV 度量動作捕捉，對末端執(zhí)行器軌跡進行實時采集，可驗證路徑點約束在真實空間中的執(zhí)行一致性。
圖5：不同的子任務通過路徑點約束分解。
3、模仿學習引導優(yōu)化：解決大姿態(tài)機動難題
在大姿態(tài)機動（如 roll 角 > 45°）條件下，傳統(tǒng)優(yōu)化方法容易陷入次優(yōu)解。
該研究通過分析成功軌跡發(fā)現(xiàn)：
無人機在大姿態(tài)機動中更傾向于形成“弧形”飛行軌跡。
研究人員引入模仿學習先驗，在優(yōu)化預熱階段施加引導點約束，隨后釋放約束以獲得更優(yōu)解。
整個過程中，NOKOV 度量動作捕捉用于記錄真實飛行姿態(tài)變化，為模仿學習軌跡提供高精度數(shù)據(jù)支撐。
圖6：引導優(yōu)化的消融實驗，比較了多項式軌跡和離散點的兩種學習方法，并采用不同引導點數(shù)量來觀察效果。
圖7：隨機采樣場景下，使用不同方法進行收斂曲線的比較。
四、實驗驗證：基于 NOKOV 度量動作捕捉的仿真與測試
仿真驗證機械臂構(gòu)型
伸縮式機械臂
1DOF 機械臂
2DOF 機械臂
實驗結(jié)果顯示，末端執(zhí)行器軌跡均被穩(wěn)定約束在各自工作空間內(nèi)，并成功完成抓取任務。
NOKOV 度量動作捕捉在仿真與真實系統(tǒng)之間提供統(tǒng)一的位姿對比基準。
圖8：不同配置的空中機械臂在抓取任務上，末端執(zhí)行器的移動效果。
五、應用場景：空中機械臂多任務能力驗證
該框架成功演示了九種基礎操作技能：擊打、抓取、推、拉、提、按、繞線、穿越、寫字。
其中擊打與抓取任務涉及大傾斜角度飛行，通過 NOKOV 度量動作捕捉 精確記錄無人機與末端執(zhí)行器的協(xié)同運動過程。研究中空中機械臂展示的多種操作技能，可直接推動無人機在巡檢擰栓、救援清障、物流抓取等復雜場景中的實際應用。
六、NOKOV 度量動作捕捉在空中機械臂研究中的作用
通過該研究可以看到，NOKOV 度量動作捕捉 在空中機械臂全身運動規(guī)劃中發(fā)揮了關鍵作用：
提供高精度位姿與軌跡數(shù)據(jù)
支持復雜大姿態(tài)機動實驗驗證
為多任務統(tǒng)一規(guī)劃提供客觀評估標準
該成果為未來空中機器人多任務操作、復雜環(huán)境作業(yè)提供了可擴展的技術(shù)路徑。
七、關于空中機械臂全身運動規(guī)劃研究的FQA
Q1：空中機械臂全身運動規(guī)劃研究解決了空中機械臂領域的什么核心問題？
A1：該研究提出了一種統(tǒng)一的全身集成運動規(guī)劃框架，解決了空中機械臂只能執(zhí)行單一預設任務的問題，使無人機與機械臂能夠在同一規(guī)劃體系下完成多種復雜操作。
Q2：為什么這項空中機械臂全身規(guī)劃研究需要動作捕捉系統(tǒng)進行驗證？
A2： 在復雜的大姿態(tài)機動（如大幅傾斜飛行）和精細操作任務中，對無人機和機械臂末端執(zhí)行器的位姿進行毫米級、高頻率的精確測量至關重要。NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)為此提供了 “黃金標準”般的真值數(shù)據(jù)。其作用主要體現(xiàn)在三個方面：1）驗證規(guī)劃軌跡：精確評估算法生成的軌跡在實際執(zhí)行中與預期的偏差；2）支持算法開發(fā)：為“模仿學習引導優(yōu)化”等算法提供高質(zhì)量的真實運動數(shù)據(jù)；3）量化評估多任務性能：為抓取、擊打等不同操作技能提供一個客觀、統(tǒng)一的精度評估基準。
Q3：呂熙敏團隊的工作對空中機械臂研究者有什么參考價值？
A3：該工作為多任務空中操作提供了可復用的規(guī)劃建模思路，尤其在復雜約束條件和大姿態(tài)機動場景下，為后續(xù)算法研究和系統(tǒng)實現(xiàn)提供了統(tǒng)一框架參考。
Q4：研究中“動態(tài)碰撞體積擬合”解決了什么問題？
A4： 解決了機械臂伸縮導致系統(tǒng)形狀變化的安全規(guī)劃難題。該技術(shù)能 動態(tài)調(diào)整安全避障的包圍體積，在保障安全的同時，大幅提升了在狹窄空間的操作靈活度。
八、論文信息
中山大學的呂熙敏團隊的論文《Whole-Body Integrated Motion Planning for Aerial Manipulators》已被機器人領域頂級期刊IEEE Transactions on Robotics接收。
引用格式
Deng W, Chen H, Ye B, et al. Whole-body integrated motion planning for aerial manipulators[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2025, 41: 6661-6679.
