论文解读 | Franka 机器人的 CRISP-ROS2 集成实践：适配学习型操作策略与遥操作

核心问题

因此，研究人员提出CRISP，这是一款基于ROS2控制标准的轻量级C++ 柔顺笛卡尔空间与关节空间控制器，专为与高层基于学习的策略及遥操作无缝集成而设计。研究人员通过使用Franka Research 3机械臂验证并通过以下方法解决上述问题：

开发轻量级C++ 柔顺控制器，支持关节力矩接口，将高层学习策略指令转换为连续、平滑的关节控制信号，适配学习策略的非连续输出特性；笛卡尔阻抗（CI）控制器的任务扭矩计算式：τtask=J⊤(Kpe−Kdq˙) (5)，通过几何雅可比矩阵J、刚度矩阵Kp和阻尼矩阵Kd，构建末端执行器与参考位姿间的 “虚拟弹簧” 关系，让控制器能响应学习策略的非连续指令，实现柔顺控制；

构建Python（CRISP PY）与 Gymnasium（CRISP GYM）统一接口，实现 FR3 机械臂从硬件数据采集到学习策略部署的端到端流水线；

集成摩擦补偿、关节极限屏障、力- 力矩反馈等安全控制模块，保障遥操作与学习驱动操作的稳定性。像摩擦补偿项计算式

（其中

），能估计并 补偿机器人摩擦效应，提升控制平滑性，助力遥操作等场景稳定运行。

Franka Research 3（FR3）的核心优势是，具备直接关节力矩控制接口，能适配 CRISP控制器的柔顺控制需求，支持接触交互任务；且自带高精度末端力 - 力矩传感器与冗余关节设计，可提供精准状态反馈，还能配合CRISP零空间控制规避奇异点与关节超限问题。

验证方法与框架

核心控制框架：CRISP 控制器架构

CRISP 控制器以 ROS2 control 为基础，采用分层控制设计，从底层力矩计算到上层接口适配形成完整技术链，具体框架如下：

• 底层控制模块：通过C++ 实现核心控制逻辑，运行于实时 Linux 工作站，控制频率达 1kHz，包含七大关键力矩计算单元，且各单元支持独立开关，可根据任务灵活配置；

• 中层接口层：提供两种核心接口，实现“硬件 - 软件 - 算法” 的无缝衔接；

• 上层应用层：支持两类核心应用场景，覆盖学习型操控全流程；

• 辅助功能模块：保障控制安全性与稳定性，降低硬件损坏风险，提升操控体验。

实验配置

1、核心硬件设备

• 机械臂：Franka Research 3（FR3），7 自由度冗余机械臂

• 视觉设备：末端腕部相机（分辨率1280×720，帧率 30fps）

• 遥操作设备：Leader-Follower 遥操作系统

2、软件环境配置

• 操作系统：实时Linux（RT_PREEMPT 补丁），保障 CRISP 控制器 1kHz 实时调度；

• 机器人框架：ROS2 Humble，基于 ros2_control 实现硬件接口适配；

• 核心库：Pinocchio 刚体动力学库，用于 URDF 解析、正运动学计算、重力与科里奥利力补偿，支持自动微分，提升控制算法精度；

• 学习框架：PyTorch，用于加载 Diffusion Policy、SmolVLA 等学习型策略，通过 CRISP_GYM 接口与控制器通信；

• 仿真工具：Gazebo 11

实验设计与验证（问题与挑战）

1. 核心问题拆解

实验设计围绕FR3 机械臂在学习驱动操作与遥操作中的三大核心挑战展开：

挑战1：学习策略输出的低频（5-10Hz）、不连续目标位姿，导致 FR3 末端跟踪误差过大，无法稳定执行精细操作；

挑战2：遥操作中 FR3 与环境接触时，缺乏柔顺控制易出现力冲击，且主从机器人力反馈延迟影响操作精度；

挑战3：FR3 冗余关节在复杂任务中易触发关节极限，且摩擦干扰导致低速操作时出现 “卡顿”，影响控制平滑性。

2. 针对性验证方案

针对挑战1：设计 “随机目标位姿跟踪实验”，在 FR3 安全运动范围内生成离散目标位姿，对比 CI 控制器、OSC 控制器、CI 限幅控制器的跟踪误差，验证 CRISP 控制器对非连续指令的适配能力；

针对挑战2：搭建 “主从遥操作乐高堆叠实验”，以另一台 FR3 作为主机器人，通过力 - 力矩反馈模块将从机器人（执行端 FR3）的接触力实时反馈给主端，评估遥操作过程中的力控制精度与操作稳定性；

针对挑战3：设计 “关节极限规避与摩擦补偿实验”，控制 FR3 关节接近极限位置，测试关节极限屏障功能的触发效果；同时在低速运动场景下，对比开启 / 关闭摩擦补偿时的末端运动平滑度，验证功能有效性。

适配学习型操作策略与遥操作的有效方案

关键成果与突破

技术突破：重构ROS2 学习型操控技术体系

• 实时性突破：1kHz关节力矩控制频率，较现有ROS2控制器（平均 100-500Hz）提升2-10倍，满足学习型策略高频响应需求，为接触密集型任务提供毫秒级柔顺调节能力；

• 兼容性突破：实现“机器人无关性”，支持 FR3（硬件）、Kuka IIWA14（仿真）、Kinova Gen3（仿真）等不同品牌机械臂，打破传统控制器 “单机型专属” 的局限，降低跨平台研发成本；

• 功能完整性突破：首次在ROS2生态中集成 “笛卡尔阻抗控制 + 操作空间控制 + 零空间控制 + 力控制” 于一体，同时覆盖关节极限保护、摩擦补偿等安全模块，解决现有控制器功能碎片化问题。

产业与科研影响：降低学习型操控落地门槛

• 科研层面：统一的“数据采集 - 策略部署” pipeline，将学习型策略从仿真迁移到硬件的周期缩短 50% 以上，支持研究者快速验证 Diffusion Policy、视觉 - 语言模型等新型算法，推动机器人学习领域的实验迭代效率；

• 产业层面：兼容ROS2control标准与主流机械臂力矩接口，无需修改硬件驱动即可适配现有工业 / 科研机械臂，为制造业接触装配、服务业精细操作等场景提供 “即插即用” 的学习型操控解决方案；

• 遥操作领域：力反馈与柔顺控制结合，解决传统遥操作“力感延迟、操作僵硬” 问题，为远程精密维修、危险环境作业（如核设施、深海探测）提供可靠技术支撑。

项目详情：https://utiasdsl.github.io/crisp_controllers/