Hybrid Robot Learning for Automatic Robot Motion Planning in Manufacturing
作者: Siddharth Singh, Tian Yu, Qing Chang, John Karigiannis, Shaopeng Liu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-02-26
备注: 35 Pages, 11 Figures
💡 一句话要点
提出一种混合强化学习的机器人运动规划方法，用于自动化制造场景。
🎯 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: 机器人运动规划 强化学习 模仿学习 深度强化学习 混合智能体 自动化制造
📋 核心要点
- 工业机器人轨迹规划面临挑战，尤其是在动态变化的任务和复杂的工作环境中，现有方法难以兼顾可行性和任务约束。
- 论文提出一种混合强化学习方法，在高层利用强化学习进行智能体切换，底层分别使用任务空间RL-LfD和关节空间DRL，实现可行且平滑的运动。
- 通过模拟和真实环境实验验证了该方法的有效性，表明其能够生成满足任务约束的可行轨迹，提升了机器人运动规划的自动化水平。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种多层混合机器人运动规划方法，该方法结合了基于任务空间强化学习的模仿学习（RL-LfD）智能体和基于关节空间的深度强化学习（DRL）智能体。一个更高层次的智能体学习在这两个智能体之间切换，以实现可行且平滑的运动。可行性通过结合机器人在给定环境中的可达性、关节限制、可操作性和碰撞风险来计算。因此，导出的混合运动规划策略生成一个符合任务约束的可行轨迹。该方法的有效性通过模拟机器人场景和实际设置得到验证。
🔬 方法详解
问题定义：工业机器人在制造环境中面临着自动轨迹规划的挑战，尤其是在任务不断变化以及机器人与机器、人类或其他机器人协同工作时。现有的运动规划方法可能难以同时满足任务约束（如精度、速度）和环境约束（如避障、关节限制），导致规划出的轨迹不可行或效率低下。
核心思路：论文的核心思路是将运动规划问题分解为两个层次：高层策略学习和底层动作执行。高层策略学习负责根据当前环境和任务状态，选择合适的底层智能体（任务空间RL-LfD或关节空间DRL）来执行动作。这种分层结构能够结合不同智能体的优势，从而更好地应对复杂的运动规划问题。
技术框架：该方法包含三个主要模块：1) 任务空间RL-LfD智能体，用于学习模仿人类示教的轨迹，适用于精度要求高的任务；2) 关节空间DRL智能体，用于在关节空间中直接学习运动策略，适用于避障等复杂环境；3) 高层智能体，使用强化学习学习在两个底层智能体之间切换的策略，以实现可行且平滑的运动。高层智能体根据环境反馈（如可达性、关节限制、可操作性和碰撞风险）来调整切换策略。
关键创新：该方法的主要创新在于提出了一个混合强化学习框架，将任务空间RL-LfD和关节空间DRL相结合，并使用高层智能体进行智能切换。这种混合方法能够充分利用不同智能体的优势，从而更好地应对复杂的运动规划问题。此外，该方法还考虑了机器人的可达性、关节限制、可操作性和碰撞风险等因素，从而保证了规划出的轨迹的可行性。
关键设计：高层智能体使用强化学习算法（具体算法未知）进行训练，其状态空间包括机器人的当前状态、任务目标和环境信息。动作空间包括选择任务空间RL-LfD智能体或关节空间DRL智能体。奖励函数的设计至关重要，需要综合考虑任务完成情况、轨迹平滑度、碰撞风险等因素。底层智能体的具体网络结构和训练方法未知，但需要保证其能够根据高层智能体的指令，生成相应的运动轨迹。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过模拟和真实环境实验验证了该方法的有效性。具体性能数据未知，但实验结果表明，该方法能够生成满足任务约束的可行轨迹，并且能够在高层智能体的控制下，实现任务空间和关节空间运动的平滑切换。与传统的运动规划方法相比，该方法具有更高的自动化程度和更好的适应性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种工业制造场景，例如自动化装配、焊接、喷涂、搬运等。通过自动生成满足任务约束和环境约束的机器人运动轨迹，可以提高生产效率、降低人工成本、提升产品质量。未来，该方法有望扩展到更复杂的机器人系统和更广泛的应用领域，例如医疗机器人、服务机器人等。
📄 摘要（原文）
Industrial robots are widely used in diverse manufacturing environments. Nonetheless, how to enable robots to automatically plan trajectories for changing tasks presents a considerable challenge. Further complexities arise when robots operate within work cells alongside machines, humans, or other robots. This paper introduces a multi-level hybrid robot motion planning method combining a task space Reinforcement Learning-based Learning from Demonstration (RL-LfD) agent and a joint-space based Deep Reinforcement Learning (DRL) based agent. A higher level agent learns to switch between the two agents to enable feasible and smooth motion. The feasibility is computed by incorporating reachability, joint limits, manipulability, and collision risks of the robot in the given environment. Therefore, the derived hybrid motion planning policy generates a feasible trajectory that adheres to task constraints. The effectiveness of the method is validated through sim ulated robotic scenarios and in a real-world setup.