Integrated Drill Boom Hole-Seeking Control via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.01836v1 📥 PDF

作者: Haoqi Yan, Haoyuan Xu, Hongbo Gao, Fei Ma, Shengbo Eben Li, Jingliang Duan

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2023-12-04

💡 一句话要点

提出基于强化学习的集成式钻臂寻孔控制方法，提升钻孔效率和精度。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 钻臂控制 寻孔 机器人控制 多关节控制

📋 核心要点

  1. 现有钻臂控制方法依赖逆运动学，计算复杂且关节控制效率低，限制了钻孔效率。
  2. 提出基于强化学习的集成控制框架，直接生成多关节控制输入，无需逆运动学计算。
  3. 实验结果表明，该方法在寻孔精度和时间效率上显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于强化学习(RL)的集成式钻臂控制方法，旨在提高钻孔效率，降低安全风险，并减轻操作人员的负担。现有方法通常依赖于基于逆运动学的分层控制框架，但由于逆运动学的计算复杂性和多关节顺序执行的低效性，这些方法通常耗时较长。为了解决这些挑战，本文提出了一种集成式钻臂控制框架，该框架利用参数化策略直接为每个时间步的所有关节生成控制输入，充分利用了关节姿态和目标孔信息。通过将寻孔任务建模为马尔可夫决策过程，可以直接采用主流的RL算法来学习寻孔策略，从而消除了对逆运动学解的需要，并促进了多关节的协同控制。为了提高整个钻孔过程中的钻孔精度，我们设计了一种状态表示，该状态表示结合了Denavit-Hartenberg关节信息和预览寻孔差异数据。仿真结果表明，该方法在寻孔精度和时间效率方面均优于传统方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有钻臂控制方法主要依赖于基于逆运动学的分层控制框架。这种方法的痛点在于逆运动学计算的复杂性，以及多关节顺序执行带来的低效率。这导致了钻孔过程耗时较长，难以满足高效率的需求。

核心思路：本文的核心思路是采用强化学习，直接学习一个从关节姿态和目标孔信息到多关节控制输入的映射。通过这种方式，避免了逆运动学的计算，实现了多关节的协同控制，从而提高了寻孔效率。

技术框架：整体框架包括以下几个主要部分：首先，将寻孔任务建模为一个马尔可夫决策过程（MDP）。然后，设计状态表示，包括Denavit-Hartenberg关节信息和预览寻孔差异数据。接着，利用强化学习算法（文中未明确指定具体算法，但提到可以使用主流RL算法）学习一个参数化的策略，该策略直接输出每个时间步所有关节的控制输入。最后，通过仿真环境进行训练和评估。

关键创新：最重要的技术创新点在于集成的控制方法，即直接学习从状态到多关节控制输入的映射，避免了逆运动学的计算。这与传统的基于逆运动学的分层控制方法有着本质的区别，后者需要先计算关节角度，再控制关节运动。

关键设计：关键设计包括：1) 状态表示的设计，结合了Denavit-Hartenberg关节信息和预览寻孔差异数据，以提高钻孔精度。2) 使用参数化策略来直接生成控制输入，策略的具体形式未知。3) 将寻孔任务建模为马尔可夫决策过程，以便应用强化学习算法。4) 奖励函数的设计（论文中未提及，属于未知信息）。

📊 实验亮点

仿真结果表明，该方法在寻孔精度和时间效率方面均优于传统方法。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了该方法在效率和精度上的显著优势。具体的量化结果未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要精确钻孔的场景，例如矿业、建筑业和隧道工程等。通过提高钻孔效率和精度，可以降低成本，减少安全风险，并提高自动化水平。未来，该技术有望推广到其他类型的多关节机器人控制任务中。

📄 摘要（原文）

Intelligent drill boom hole-seeking is a promising technology for enhancing drilling efficiency, mitigating potential safety hazards, and relieving human operators. Most existing intelligent drill boom control methods rely on a hierarchical control framework based on inverse kinematics. However, these methods are generally time-consuming due to the computational complexity of inverse kinematics and the inefficiency of the sequential execution of multiple joints. To tackle these challenges, this study proposes an integrated drill boom control method based on Reinforcement Learning (RL). We develop an integrated drill boom control framework that utilizes a parameterized policy to directly generate control inputs for all joints at each time step, taking advantage of joint posture and target hole information. By formulating the hole-seeking task as a Markov decision process, contemporary mainstream RL algorithms can be directly employed to learn a hole-seeking policy, thus eliminating the need for inverse kinematics solutions and promoting cooperative multi-joint control. To enhance the drilling accuracy throughout the entire drilling process, we devise a state representation that combines Denavit-Hartenberg joint information and preview hole-seeking discrepancy data. Simulation results show that the proposed method significantly outperforms traditional methods in terms of hole-seeking accuracy and time efficiency.