我对物理模拟和机器人问题的稳健接触生成非常感兴趣。我知道 Drake 的水弹性接触模块 [1,2]，它提供了一种优雅的方法，可以精确地对任意几何形状的接触进行建模。
我的具体询问涉及对接触建模的准确性和稳健性进行更精确的讨论。 根据我的经验和相关论文中的观察，很明显点接触模型不足以模拟各种场景。例如，使用 GJK-EPA 或 MPR 算法中的单点模拟稳定的盒子堆叠会带来挑战。
但是，据我所知，仍然有一些选项可以增强稳定性并反映区域相关的效果，例如，
在我的实现测试中，所有这些方法似乎都在盒子堆叠场景中运行良好。然而，除了“似乎运作良好”的评估之外，我对更深入的讨论感兴趣。
我有几个具体问题：
在机器人技术背景下，我们如何评估接触生成方法的优缺点，特别是通过接触进行操纵、规划和控制？
是否有既定的基准场景可用于比较不同联系人生成方法的准确性和鲁棒性？
这个问题有多重要？我对这个主题很感兴趣，但我认为描述现实世界中机器人任务的鲁棒/准确接触生成的有效性的作品几乎不存在。
关于1，我认为水弹性接触模型启发性较小，这在（自动）微分和基于模型的规划和控制方面具有一些优势。但任何见解或指导都会非常有帮助。
抱歉问了一个很长的问题。预先感谢您。
[1] R. Elandt 等人，用于快速稳健地近似名义刚性物体之间的净接触力和力矩的压力场模型，IROS 2019。
[2] J. Masterjohn 等人，压力场接触面的速度水平近似，RAL 2022。
冒着陈词滥调的风险，最好的模型取决于你想用它做什么。在性能、准确性、可微性、指定模型的难度以及代码的复杂性方面都存在权衡。一端为点接触，另一端为非线性有限元接触。我见过一些量化接触模型差异的尝试，但发现它们完全没有说服力。在 Drake 中，我们专注于通过机器人操作进行控制的“如何完成工作”。您可以在这篇博文中阅读有关我们如何实现水弹性接触的一些信息。