Towards Real-World Efficiency: Domain Randomization in Reinforcement Learning for Pre-Capture of Free-Floating Moving Targets by Autonomous Robots

📄 arXiv: 2406.06460v1 📥 PDF

作者: Bahador Beigomi, Zheng H. Zhu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-06-10

备注: This is a preprint for the work submitted to the ICRA 2024 conference

💡 一句话要点

提出基于领域随机化的强化学习方法，解决微重力环境下机器人预抓取移动目标问题。

🎯 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 领域随机化 机器人控制 预抓取 微重力环境

📋 核心要点

  1. 微重力环境下机器人预抓取移动目标，传统方法依赖手动特征设计，过程复杂且泛化性差。
  2. 采用基于领域随机化的强化学习，通过试错学习预抓取策略，无需手动设计特征，提升了泛化能力。
  3. 在模拟和真实环境中进行了实验，验证了该方法在预抓取移动目标任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种基于深度强化学习的控制方法，旨在解决微重力条件下机器人预抓取阶段的复杂挑战。利用强化学习消除了手动特征设计的必要性，从而简化了问题，并使机器人能够通过试错学习预抓取策略。我们的方法采用了一种离策略强化学习框架，使用软演员-评论家（Soft Actor-Critic）技术，使夹爪能够熟练地接近自由漂浮的移动物体，确保最佳的预抓取成功率。为了有效地学习预抓取方法任务，我们开发了一个奖励函数，为智能体提供清晰而有见地的反馈。我们的案例研究考察了一个预抓取任务，其中Robotiq 3F夹爪需要导航到自由漂浮的移动目标，追踪它，然后将自身定位在所需的预抓取位置。我们在模拟和真实环境中通过一系列实验评估了我们的方法。源代码以及真实机器人抓取的录像可在Fanuc_Robotiq_Grasp找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决微重力环境下，机器人如何精确预抓取自由漂浮的移动目标的问题。现有方法通常依赖于手动设计的特征和复杂的控制算法，这些方法难以适应真实环境中目标运动的不确定性和微重力的复杂动力学，泛化能力较差。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习，特别是软演员-评论家（SAC）算法，通过试错学习的方式，让机器人自主学习预抓取策略。通过领域随机化技术，在模拟环境中训练得到的策略可以直接迁移到真实机器人上，从而避免了在真实环境中进行大量训练的需要。

技术框架：整体框架包括一个模拟环境和一个真实的机器人系统。在模拟环境中，使用领域随机化技术，对环境参数（如目标物体的质量、摩擦系数、初始速度等）进行随机化，以增加训练数据的多样性。然后，使用SAC算法训练一个控制策略，该策略能够根据当前的状态（如机器人和目标物体的位置、速度等）输出控制指令，控制机器人的夹爪运动。最后，将训练好的策略部署到真实的机器人系统上，进行预抓取实验。

关键创新：最重要的技术创新点在于将领域随机化和强化学习相结合，用于解决微重力环境下的机器人预抓取问题。与传统方法相比，该方法无需手动设计特征，能够自动学习适应环境变化的控制策略，具有更强的泛化能力和鲁棒性。

关键设计：奖励函数的设计至关重要，论文设计了一个能够提供清晰反馈的奖励函数，引导智能体学习接近目标、追踪目标并最终到达预抓取位置。具体来说，奖励函数可能包括与目标距离、速度匹配程度、以及是否成功到达预抓取位置相关的项。此外，SAC算法中的温度参数也需要仔细调整，以平衡探索和利用。

📊 实验亮点

论文在模拟和真实环境中验证了所提出方法的有效性。通过领域随机化，在模拟环境中训练的策略能够成功迁移到真实机器人上，实现了对自由漂浮移动目标的预抓取。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但提供了真实机器人抓取的录像，展示了该方法在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于空间站维护、太空垃圾清理、以及其他需要在微重力环境下进行操作的场景。通过自主学习预抓取策略，机器人可以更高效、更安全地完成任务，降低对人工操作的依赖，提高空间任务的效率和可靠性。未来，该技术还可以扩展到其他复杂环境下的机器人操作任务。

📄 摘要（原文）

In this research, we introduce a deep reinforcement learning-based control approach to address the intricate challenge of the robotic pre-grasping phase under microgravity conditions. Leveraging reinforcement learning eliminates the necessity for manual feature design, therefore simplifying the problem and empowering the robot to learn pre-grasping policies through trial and error. Our methodology incorporates an off-policy reinforcement learning framework, employing the soft actor-critic technique to enable the gripper to proficiently approach a free-floating moving object, ensuring optimal pre-grasp success. For effective learning of the pre-grasping approach task, we developed a reward function that offers the agent clear and insightful feedback. Our case study examines a pre-grasping task where a Robotiq 3F gripper is required to navigate towards a free-floating moving target, pursue it, and subsequently position itself at the desired pre-grasp location. We assessed our approach through a series of experiments in both simulated and real-world environments. The source code, along with recordings of real-world robot grasping, is available at Fanuc_Robotiq_Grasp.