Catching Spinning Table Tennis Balls in Simulation with End-to-End Curriculum Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2503.01251v1 📥 PDF

作者: Xiaoyi Hu, Yue Mao, Gang Wang, Qingdu Li, Jianwei Zhang, Yunfeng Ji

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-03

💡 一句话要点

提出基于课程强化学习的乒乓球机器人控制方法，解决高速旋转球的接球问题

🎯 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 课程学习 机器人控制 乒乓球 Real2Sim 轨迹规划 物理仿真

📋 核心要点

  1. 现有乒乓球机器人难以处理高速旋转球，限制了其应用范围和性能。
  2. 采用课程强化学习，从简单到复杂逐步训练机器人，使其适应不同旋转程度的球。
  3. 通过Real2Sim迁移，验证了仿真训练的机器人能够在真实环境中有效接住旋转球。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于课程强化学习(RL)的乒乓球机器人控制方法，旨在解决现有机器人难以处理高速旋转乒乓球的问题。该方法包括：1. 课程强化学习，使机器人从易到难逐步学习；2. 基于物理的旋转球碰撞分析，生成更真实的碰撞后轨迹；3. 轨迹状态定义，辅助奖励函数设计；4. 有效轨迹选择方案，避免异常轨迹影响训练；5. 真实到仿真(Real2Sim)迁移，验证机器人处理真实旋转球的能力，降低机器人强化学习的部署成本。基于轨迹状态的奖励函数具有通用性，可推广到其他循环任务。Real2Sim实验验证了机器人处理旋转球的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有乒乓球机器人在处理高速旋转的乒乓球时面临挑战，因为旋转会显著影响球的轨迹，使得机器人难以准确预测和拦截。传统的控制方法往往难以适应这种复杂的非线性动力学。

核心思路：本文的核心思路是利用课程强化学习，让机器人从简单的任务开始学习，逐步增加难度，最终掌握处理高速旋转球的能力。通过模拟真实的物理碰撞过程，并结合轨迹状态信息，设计有效的奖励函数，引导机器人学习最优策略。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1. 仿真环境搭建，模拟乒乓球的飞行和碰撞过程；2. 课程设计，定义一系列难度递增的任务；3. 强化学习算法，用于训练机器人的控制策略；4. 奖励函数设计，基于轨迹状态信息，引导机器人学习；5. Real2Sim迁移，将仿真训练的策略迁移到真实机器人上。

关键创新：最重要的技术创新点在于结合了课程强化学习和基于物理的碰撞分析。课程强化学习使得机器人能够从易到难地学习，避免了直接训练复杂任务带来的困难。基于物理的碰撞分析能够生成更真实的球的轨迹，提高了仿真环境的真实性。

关键设计：奖励函数的设计是关键。奖励函数基于轨迹状态信息，例如球的位置、速度和旋转速度。通过合理设置奖励，可以引导机器人学习到最优的控制策略。此外，有效轨迹选择方案避免了异常轨迹对训练的干扰。Real2Sim迁移采用了领域自适应技术，减小了仿真环境和真实环境之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过Real2Sim实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，经过课程强化学习训练的机器人能够在真实环境中成功接住高速旋转的乒乓球，证明了该方法在处理复杂动力学问题上的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要精确控制和快速反应的机器人任务，例如工业自动化、物流分拣和医疗手术等。通过课程强化学习和Real2Sim迁移，可以降低机器人开发的成本和周期，加速机器人在复杂环境中的部署。

📄 摘要（原文）

The game of table tennis is renowned for its extremely high spin rate, but most table tennis robots today struggle to handle balls with such rapid spin. To address this issue, we have contributed a series of methods, including: 1. Curriculum Reinforcement Learning (RL): This method helps the table tennis robot learn to play table tennis progressively from easy to difficult tasks. 2. Analysis of Spinning Table Tennis Ball Collisions: We have conducted a physics-based analysis to generate more realistic trajectories of spinning table tennis balls after collision. 3. Definition of Trajectory States: The definition of trajectory states aids in setting up the reward function. 4. Selection of Valid Rally Trajectories: We have introduced a valid rally trajectory selection scheme to ensure that the robot's training is not influenced by abnormal trajectories. 5. Reality-to-Simulation (Real2Sim) Transfer: This scheme is employed to validate the trained robot's ability to handle spinning balls in real-world scenarios. With Real2Sim, the deployment costs for robotic reinforcement learning can be further reduced. Moreover, the trajectory-state-based reward function is not limited to table tennis robots; it can be generalized to a wide range of cyclical tasks. To validate our robot's ability to handle spinning balls, the Real2Sim experiments were conducted. For the specific video link of the experiment, please refer to the supplementary materials.