Leveraging Procedural Generation for Learning Autonomous Peg-in-Hole Assembly in Space

📄 arXiv: 2405.01134v1 📥 PDF

作者: Andrej Orsula, Matthieu Geist, Miguel Olivares-Mendez, Carol Martinez

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-05-02

备注: Accepted for publication at the 2024 International Conference on Space Robotics (iSpaRo) | The source code is available at https://github.com/AndrejOrsula/drl_omni_peg

期刊: 2024 International Conference on Space Robotics (iSpaRo), pp. 357-364

DOI: 10.1109/iSpaRo60631.2024.10688111

💡 一句话要点

提出基于程序化生成和深度强化学习的空间自主插孔装配方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 空间机器人 自主装配 深度强化学习 程序化生成 领域随机化

📋 核心要点

  1. 空间自主装配能力对未来空间基础设施至关重要，但空间环境的不可预测性对机器人系统提出了挑战。
  2. 论文提出一种新方法，通过程序化生成和领域随机化，在仿真环境中训练智能体，提升其泛化性和适应性。
  3. 实验结果表明，该方法训练的智能体能够适应新的场景和装配序列，验证了其在空间机器人学习中的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种在空间机器人领域中学习自主插孔装配的新方法。该方法侧重于通过深度强化学习增强自主系统的泛化性和适应性。通过集成程序化生成和领域随机化，在高度并行化的仿真环境中，跨越各种不同的场景训练智能体，以获得鲁棒的策略。使用三种不同的强化学习算法评估了所提出的方法，以研究各种范例之间的权衡。结果表明，智能体能够适应新的场景和装配序列，并强调了利用先进仿真技术进行空间机器人学习的潜力。该研究为未来智能机器人系统的发展奠定了基础，这些系统能够支持雄心勃勃的太空任务和地球以外的基础设施建设。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决空间环境下机器人自主进行插孔装配的问题。现有方法在面对空间环境的复杂性和不确定性时，泛化能力不足，难以适应新的场景和装配序列。

核心思路：论文的核心思路是利用程序化生成和领域随机化技术，在仿真环境中创建大量不同的训练场景，从而提高智能体的泛化能力。通过深度强化学习，智能体可以在这些场景中学习到鲁棒的装配策略。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 程序化生成模块，用于生成各种不同的插孔装配场景；2) 强化学习智能体，负责学习装配策略；3) 仿真环境，用于模拟空间环境和机器人操作；4) 评估模块，用于评估智能体的性能。训练过程中，程序化生成模块不断生成新的场景，智能体在这些场景中进行学习，并通过评估模块反馈性能，不断优化策略。

关键创新：论文的关键创新在于将程序化生成和领域随机化技术应用于空间机器人学习，从而有效地提高了智能体的泛化能力。与传统的基于固定数据集的训练方法相比，该方法能够生成无限多的训练数据，覆盖更广泛的场景，从而使智能体能够更好地适应真实空间环境的复杂性和不确定性。

关键设计：论文使用了三种不同的强化学习算法进行实验，包括未知。程序化生成模块的关键参数包括孔的形状、大小、位置等，这些参数在一定范围内随机变化。领域随机化包括改变光照条件、摩擦系数、机器人参数等。损失函数采用标准的强化学习损失函数，如Q-learning或Policy Gradient。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出方法的有效性，结果表明，使用程序化生成和领域随机化训练的智能体能够适应新的场景和装配序列，并且在三种不同的强化学习算法下均取得了良好的性能。具体的性能数据未知，但论文强调了该方法在提高智能体泛化能力方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于未来的空间基础设施建设，例如空间站的组装、卫星的维修、以及月球或火星基地的建设。通过自主插孔装配，可以降低对宇航员的依赖，提高任务效率和安全性，并降低任务成本。此外，该方法还可以推广到其他需要机器人自主操作的领域，如深海探测、核电站维护等。

📄 摘要（原文）

The ability to autonomously assemble structures is crucial for the development of future space infrastructure. However, the unpredictable conditions of space pose significant challenges for robotic systems, necessitating the development of advanced learning techniques to enable autonomous assembly. In this study, we present a novel approach for learning autonomous peg-in-hole assembly in the context of space robotics. Our focus is on enhancing the generalization and adaptability of autonomous systems through deep reinforcement learning. By integrating procedural generation and domain randomization, we train agents in a highly parallelized simulation environment across a spectrum of diverse scenarios with the aim of acquiring a robust policy. The proposed approach is evaluated using three distinct reinforcement learning algorithms to investigate the trade-offs among various paradigms. We demonstrate the adaptability of our agents to novel scenarios and assembly sequences while emphasizing the potential of leveraging advanced simulation techniques for robot learning in space. Our findings set the stage for future advancements in intelligent robotic systems capable of supporting ambitious space missions and infrastructure development beyond Earth.