Robotic Sim-to-Real Transfer for Long-Horizon Pick-and-Place Tasks in the Robotic Sim2Real Competition
作者: Ming Yang, Hongyu Cao, Lixuan Zhao, Chenrui Zhang, Yaran Chen
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-14
备注: 7 pages, 7 figures, accepted for presentation at ICRA 2025. The final version will be available in IEEE Xplore
💡 一句话要点
提出一种轻量级鲁棒的机器人系统，用于解决复杂操作任务中的Sim2Real迁移问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: Sim2Real迁移 机器人操作 视觉感知 伺服控制 长时程任务
📋 核心要点
- 现有Sim2Real方法在复杂操作任务中面临感知和执行差异带来的挑战，导致性能下降。
- 本研究提出轻量级抗噪声视觉感知系统和非线性鲁棒伺服系统，无需算法修改即可实现一致性能。
- 实验表明，该系统在模拟和真实环境中均表现出色，并在ICRA 2024挑战赛中获得第一名。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种全自动机器人系统，该系统能够在复杂、长时程的任务中执行Sim2Real迁移，包括导航、识别、抓取和堆叠，且环境中存在多个障碍物。该系统的关键特性在于能够克服Sim2Real迁移过程中典型的感知和执行差异，并在没有任何算法修改的情况下实现一致的性能。为了实现这一目标，系统采用了轻量级、抗噪声的视觉感知系统和非线性鲁棒的伺服系统。我们在模拟和真实环境中进行了一系列测试。视觉感知系统由于其轻量级的特性，实现了每帧11毫秒的速度，而伺服系统通过所提出的控制器实现了亚厘米级的精度。两者在Sim2Real迁移过程中都表现出高度的一致性。得益于这些，我们的机器人系统在ICRA 2024举办的机器人Sim2Real挑战赛的矿物搜索任务中获得了第一名。
🔬 方法详解
问题定义：现有的Sim2Real方法在复杂操作任务中，由于模拟环境与真实环境之间的感知和执行差异，导致机器人难以在真实环境中保持与模拟环境中相同的性能。尤其是在长时程任务中，这种差异会随着时间的推移而累积，使得机器人更容易失败。因此，需要一种能够克服这些差异，实现稳定Sim2Real迁移的机器人系统。
核心思路：本文的核心思路是设计一个轻量级且鲁棒的感知系统和一个非线性鲁棒的伺服系统，从而减少模拟环境和真实环境之间的差距。通过轻量级的视觉感知系统，可以快速处理图像信息，减少延迟；通过抗噪声设计，可以提高在真实环境中的适应性。同时，非线性鲁棒的伺服系统可以精确控制机器人的运动，减少执行误差。
技术框架：该机器人系统主要包含视觉感知模块和伺服控制模块。视觉感知模块负责识别环境中的物体，并估计其位置和姿态。伺服控制模块则根据视觉感知模块的输出，控制机器人的运动，完成抓取和堆叠等任务。整个系统采用模块化设计，方便进行扩展和改进。
关键创新：该研究的关键创新在于将轻量级抗噪声的视觉感知系统和非线性鲁棒的伺服系统相结合，从而在复杂操作任务中实现了稳定的Sim2Real迁移。这种方法不需要对算法进行任何修改，就可以在真实环境中获得与模拟环境中相似的性能。此外，该系统还具有较高的运行速度和精度。
关键设计：视觉感知系统采用轻量级的卷积神经网络，并使用数据增强技术来提高其抗噪声能力。伺服控制系统采用非线性控制算法，并使用力/位姿传感器来提高其控制精度。此外，还对系统的参数进行了精细的调整，以获得最佳的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该视觉感知系统实现了每帧11毫秒的处理速度，伺服系统达到了亚厘米级的控制精度。在ICRA 2024机器人Sim2Real挑战赛的矿物搜索任务中，该机器人系统获得了第一名，验证了其在复杂操作任务中的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人进行复杂操作的场景，例如：自动化仓库中的货物拣选和放置、医疗机器人辅助手术、以及在危险环境中进行物品搬运等。该系统能够有效降低机器人部署的成本和难度，加速机器人在实际场景中的应用。
📄 摘要（原文）
This paper presents a fully autonomous robotic system that performs sim-to-real transfer in complex long-horizon tasks involving navigation, recognition, grasping, and stacking in an environment with multiple obstacles. The key feature of the system is the ability to overcome typical sensing and actuation discrepancies during sim-to-real transfer and to achieve consistent performance without any algorithmic modifications. To accomplish this, a lightweight noise-resistant visual perception system and a nonlinearity-robust servo system are adopted. We conduct a series of tests in both simulated and real-world environments. The visual perception system achieves the speed of 11 ms per frame due to its lightweight nature, and the servo system achieves sub-centimeter accuracy with the proposed controller. Both exhibit high consistency during sim-to-real transfer. Benefiting from these, our robotic system took first place in the mineral searching task of the Robotic Sim2Real Challenge hosted at ICRA 2024.