From Compliant to Rigid Contact Simulation: a Unified and Efficient Approach

无论是刚性还是柔性，接触交互都是机器人运动的内在特性，使它们能够移动或操作物品。接触交互源于复杂的物理现象，可以在刚性或柔性点接触交互的情况下数学建模为非线性互补问题（NCP）。这类互补问题通常从优化和数值角度来看都很难解决。在过去的几十年里，专门的接触求解器已经出现在现代机器人模拟器（例如Bullet、Drake、MuJoCo、DART和Raisim）中。然而，大多数这些求解器要么解决原始接触问题的放松形式（以牺牲物理一致性为代价），要么在问题的维度或数值条件（例如机器人手操作纸张）方面表现不佳。本文介绍了一种统一而有效的方法来解决接触模拟中的NCP。它依靠交替方向乘子法（ADMM）和近端算法的合理组合，以统一的方式考虑柔性和刚性接触界面。为了处理病态问题并加速收敛速度，我们还提出了一种有效的更新策略，以自动适应ADMM超参数。通过利用近端方法，我们还提出了新的算法解决方案，以有效评估涉及刚性和柔性接触交互的反动力学，扩展了MuJoCo开发的方法。我们通过将我们的接触求解器与文献中的几种替代接触方法进行验证，并在各种机器人和颗粒力学场景中进行基准测试，验证了其效率和鲁棒性。我们的代码在https://github.com/Simple-Robotics/Simple上开源。

解决非线性互补问题在机器人接触模拟中的挑战，提高模拟的物理一致性和数值效率。

利用交替方向乘子法（ADMM）和近端算法的结合，以统一和高效的方式处理刚性和柔性接触界面，同时提出了自适应ADMM超参数的更新策略，以处理病态问题并加速收敛速度。

论文提出的接触求解器在各种机器人和颗粒力学场景中进行了基准测试，并与文献中的其他接触方法进行了比较。同时，论文还提出了用于评估涉及刚性和柔性接触交互的逆动力学的新算法解决方案。

相关研究包括使用弹簧-质点模型的接触模拟方法、使用优化方法的接触力控制方法、以及其他基于ADMM的接触求解器等。