在机器人科研领域，Franka科研版机器人凭借其出色的性能与灵活的操作性，成为众多研究的焦点。而随着技术的不断创新，配置空间距离场（CDF）技术在Franka机器人上的应用，更是为其赋予了强大的能力，极大地拓展了应用边界。
Franka机器人以其7轴的设计，拥有高度灵活的关节运动能力，能够完成复杂的操作任务。然而，在传统的机器人控制与规划中，任务空间和配置空间的信息处理往往存在分离的情况，这在一定程度上限制了机器人的运行效率和准确性。有符号距离场（SDF）虽在机器人技术中广泛应用，但大多集中于任务空间，在处理配置空间相关问题时存在不足。CDF技术的出现，巧妙地弥补了这一短板。
CDF是一种在机器人配置空间中表示距离场的创新方法。与传统在任务空间使用的SDF不同，CDF直接在构型空间中进行表示，它测量的是配置空间中关节角度和物体几何形状之间的角距离。这一特性使得CDF在解决机器人操作挑战时展现出独特优势。在逆运动学任务中，以往的方法需要先在任务空间评估距离，再通过复杂的逆运动学计算来确定关节角度，过程繁琐且容易受到非线性映射的影响。而CDF通过一步梯度投影就能高效解决逆运动学问题，避免了多次迭代，大大提升了计算效率和准确性。例如，在二维平面机器人实验中，CDF能迅速找到使机器人到达目标物体的关节配置，而基于SDF的优化方法则容易在梯度消失时陷入局部最优解，难以找到有效解决方案。
在实际应用方面，CDF在Franka机器人的全身逆运动学和操作规划任务中都有着出色的表现。在全身逆运动学任务里，Franka机器人利用CDF技术，不仅能够快速找到大量有效的解决方案，而且推理和投影过程仅需1 – 2毫秒。在模拟的守门员任务中，Franka机器人借助CDF，能够及时确定全身逆运动学解决方案，快速移动手臂拦截投掷的球，成功率高达82%，相比之下，基于SDF的方法成功率仅为35%。在双臂提升任务中，CDF通过高效的梯度投影和简单的样本滤波器，将规划时间减少了7倍，还产生了更短的路径，成功克服了多目标优化问题中的非凸性难题。
在操作规划任务中，CDF同样发挥着重要作用。通过与多种基于梯度的运动优化方法结合，如二次规划、迭代线性二次调节器（iLQR）和几何织物等，CDF展现出了强大的规划能力。在平面机器人测试和7轴Franka机器人实验中，基于CDF的方法在成功率、跟踪误差和时间步数等方面均优于基于SDF的方法。在7轴Franka机器人实验的真实世界场景中，无论是静态环境还是动态环境，CDF都能帮助机器人有效规划运动路径，实现高效的避障和任务执行。
尽管CDF技术为Franka机器人带来了显著的提升，但它也面临一些挑战。在高维配置空间中，CDF计算存在离线计算时间长、非参数表示内存效率低以及神经网络表示精度降低等问题。而且，CDF目前使用有限的零水平集配置样本，会导致接近零集的配置近似不准确，其表示还依赖于机器人的几何和运动学，对于不同机器人模型需单独计算，在高维运动学链的可扩展性方面也有待提高。
未来，随着研究的深入，CDF有望在更多机器人问题领域得到应用和拓展。通过优化计算方法、改进神经网络训练以及探索新的距离度量方式，CDF将不断提升性能，为Franka机器人在无碰撞逆运动学、几何运动规划、操作空间控制、多目标优化和机器人学习等方面提供更强大的支持，推动机器人技术向更高水平迈进。