An Efficient Learning Control Framework With Sim-to-Real for String-Type Artificial Muscle-Driven Robotic Systems
作者: Jiyue Tao, Yunsong Zhang, Sunil Kumar Rajendran, Feitian Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2024-05-17 (更新: 2025-05-26)
DOI: 10.1109/TMECH.2025.3592717
💡 一句话要点
提出一种高效的强化学习控制框架，用于弦式人工肌肉驱动的机器人系统，并解决Sim-to-Real迁移问题。
🎯 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: 强化学习 机器人控制 人工肌肉 Sim-to-Real 数据增强 自举 机器人系统
📋 核心要点
- 人工肌肉驱动的机器人系统面临执行器非线性动力学和复杂机械结构带来的控制难题，传统模型控制方法难以达到理想性能。
- 论文提出一种高效的强化学习控制框架，通过自举、数据增强和肌肉动力学随机化等技术，提升数据效率并解决Sim-to-Real迁移问题。
- 在机器人眼和并联腕等系统上的实验表明，该方法能有效提升控制性能，验证了所提出学习控制策略的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种高效的强化学习控制框架，用于解决人工肌肉驱动机器人系统控制中的挑战。由于执行器的非线性动力学和机械结构的复杂设计，传统的基于模型的控制器难以达到理想的控制性能。深度强化学习(DRL)作为一种新兴的机器学习技术，在机器人控制中被广泛采用，提供了一种有希望的替代方案。然而，将DRL集成到这些机器人系统中面临着巨大的挑战，包括需要大量的训练数据以及部署到真实机器人时不可避免的Sim-to-Real差距。本文设计了自举和增强方法来提高基线DRL算法的数据效率，并采用了一种名为肌肉动力学随机化的Sim-to-Real迁移技术来弥合仿真和真实部署之间的差距。通过包括一个两自由度机器人眼睛和一个并联机器人手腕在内的两个弦式人工肌肉驱动机器人系统进行了广泛的实验和消融研究，结果证明了所提出的学习控制策略的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：人工肌肉驱动的机器人系统由于其执行器的非线性动力学特性和复杂的机械结构，使得传统的基于模型的控制方法难以获得理想的控制性能。深度强化学习虽然有潜力解决这一问题，但其对大量训练数据的需求以及仿真环境与真实环境之间的差异（Sim-to-Real gap）是实际应用中的主要痛点。
核心思路：本文的核心思路是设计一个高效的强化学习框架，通过提高数据利用率和解决Sim-to-Real问题，使得深度强化学习能够更好地应用于人工肌肉驱动的机器人系统。具体而言，通过自举和数据增强来提高数据效率，并采用肌肉动力学随机化来减小仿真和真实环境之间的差距。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 基于深度强化学习的控制器设计，选择合适的DRL算法作为基础；2) 数据效率提升模块，包括自举和数据增强技术，用于减少训练所需的数据量；3) Sim-to-Real迁移模块，采用肌肉动力学随机化方法，使得在仿真环境中训练的模型能够更好地泛化到真实环境中。整体流程是在仿真环境中进行训练，然后将训练好的模型部署到真实机器人上。
关键创新：论文的关键创新在于将自举和数据增强技术与肌肉动力学随机化相结合，共同解决了人工肌肉驱动机器人系统控制中的数据效率和Sim-to-Real问题。与传统的Sim-to-Real方法相比，肌肉动力学随机化更关注于人工肌肉本身的特性，从而能够更有效地减小仿真和真实环境之间的差距。
关键设计：在数据效率提升方面，具体采用了哪种自举和数据增强方法，以及它们的具体实现细节（例如，自举的采样策略、数据增强的具体方式）需要进一步研究论文细节。在Sim-to-Real迁移方面，肌肉动力学随机化的具体实现方式是随机化哪些肌肉动力学参数，以及随机化的范围和分布，这些都是关键的设计细节。损失函数和网络结构的选择取决于所采用的深度强化学习算法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的学习控制策略在两个弦式人工肌肉驱动机器人系统（机器人眼和并联腕）上均取得了显著的控制性能提升。具体的性能数据（例如，跟踪误差的降低幅度、控制精度的提升百分比）以及与基线方法的对比结果需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人工肌肉驱动的机器人系统，例如医疗康复机器人、软体机器人、外骨骼机器人等。通过提高控制精度和鲁棒性，可以提升这些机器人在复杂环境中的适应性和任务执行能力，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
Robotic systems driven by artificial muscles present unique challenges due to the nonlinear dynamics of actuators and the complex designs of mechanical structures. Traditional model-based controllers often struggle to achieve desired control performance in such systems. Deep reinforcement learning (DRL), a trending machine learning technique widely adopted in robot control, offers a promising alternative. However, integrating DRL into these robotic systems faces significant challenges, including the requirement for large amounts of training data and the inevitable sim-to-real gap when deployed to real-world robots. This paper proposes an efficient reinforcement learning control framework with sim-to-real transfer to address these challenges. Bootstrap and augmentation enhancements are designed to improve the data efficiency of baseline DRL algorithms, while a sim-to-real transfer technique, namely randomization of muscle dynamics, is adopted to bridge the gap between simulation and real-world deployment. Extensive experiments and ablation studies are conducted utilizing two string-type artificial muscle-driven robotic systems including a two degree-of-freedom robotic eye and a parallel robotic wrist, the results of which demonstrate the effectiveness of the proposed learning control strategy.