Learning to Dock: A Simulation-based Study on Closing the Sim2Real Gap in Autonomous Underwater Docking

📄 arXiv: 2506.17823v1 📥 PDF

作者: Kevin Chang, Rakesh Vivekanandan, Noah Pragin, Sean Bullock, Geoffrey Hollinger

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-21

备注: Advancing Quantitative and Qualitative Simulators for Marine Applications Workshop Paper at International Conference on Robotics and Automation 2025

💡 一句话要点

基于仿真的强化学习提升AUV自主水下对接的Sim2Real迁移能力

🎯 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: 水下机器人 自主对接 强化学习 Sim2Real 随机化技术 历史条件控制器 鲁棒性 仿真研究

📋 核心要点

  1. 水下机器人自主对接面临Sim2Real难题，即仿真环境训练的控制器在真实环境中性能显著下降。
  2. 论文核心在于通过仿真研究，探索随机化技术和历史条件控制器等方法，以缩小Sim2Real差距。
  3. 研究评估了不同有效载荷下的对接性能，为未来水下机器人控制器设计提供了有价值的参考。

📝 摘要（中文）

自主水下航行器(AUV)在动态和不确定环境中进行对接是水下机器人领域的一项关键挑战。强化学习是开发鲁棒控制器的有前途的方法，但训练模拟与真实世界之间的差异，即Sim2Real差距，通常会导致性能显著下降。本文通过训练各种控制器，然后在实际扰动下评估它们，对减少自主对接中的Sim2Real差距进行了仿真研究。特别地，我们关注在不同有效载荷下对接的实际挑战，这些有效载荷可能超出原始训练分布。我们探索了现有的提高鲁棒性的方法，包括随机化技术和历史条件控制器。我们的研究结果为缓解训练对接控制器时的Sim2Real差距提供了见解。此外，我们的工作指出了未来研究的领域，这些领域可能对海洋机器人社区有益。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决AUV在真实水下环境中自主对接时，由于仿真环境与真实环境差异导致的Sim2Real问题。现有方法在仿真环境中训练的控制器，在面对真实水流扰动、传感器噪声、以及不同有效载荷等因素时，性能会显著下降，难以保证对接的成功率和稳定性。

核心思路：论文的核心思路是通过在仿真环境中进行充分的训练，并采用多种策略来提高控制器的鲁棒性，从而减小Sim2Real差距。具体而言，论文探索了随机化技术和历史条件控制器两种方法。随机化技术旨在通过在仿真环境中引入各种随机扰动，使控制器能够适应真实环境中的不确定性。历史条件控制器则利用历史状态信息，提高控制器对环境变化的适应能力。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1)构建AUV对接的仿真环境，该环境需要尽可能地模拟真实水下环境的各种因素，如水流扰动、传感器噪声等。2)设计并训练基于强化学习的对接控制器。论文探索了不同的强化学习算法和网络结构。3)采用随机化技术和历史条件控制器等方法来提高控制器的鲁棒性。4)在仿真环境中对训练好的控制器进行评估，并分析其在不同扰动下的性能。5)将训练好的控制器部署到真实AUV上进行实验，验证其在真实环境中的性能。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地研究了多种减小Sim2Real差距的方法在AUV自主对接中的应用效果。特别地，论文关注了不同有效载荷对对接性能的影响，并探索了如何通过随机化技术和历史条件控制器来提高控制器对有效载荷变化的适应能力。此外，论文还对未来的研究方向进行了展望，为海洋机器人社区提供了有价值的参考。

关键设计：论文中，随机化技术主要体现在对仿真环境中的各种参数进行随机化，如水流速度、水流方向、传感器噪声等。历史条件控制器则通过将历史状态信息作为控制器的输入，使控制器能够更好地预测未来的状态，并做出相应的控制决策。具体的网络结构和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过仿真实验，验证了随机化技术和历史条件控制器在减小AUV自主对接Sim2Real差距方面的有效性。研究结果表明，采用这些方法可以显著提高控制器在不同有效载荷下的对接成功率和稳定性。具体的性能提升数据未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种水下机器人自主作业场景，如水下设备维护、海底资源勘探、海洋环境监测等。通过提高AUV自主对接的可靠性和鲁棒性，可以减少对人工干预的依赖，降低作业成本，并提高作业效率。未来，随着水下机器人技术的不断发展，自主对接技术将在海洋工程领域发挥越来越重要的作用。

📄 摘要（原文）

Autonomous Underwater Vehicle (AUV) docking in dynamic and uncertain environments is a critical challenge for underwater robotics. Reinforcement learning is a promising method for developing robust controllers, but the disparity between training simulations and the real world, or the sim2real gap, often leads to a significant deterioration in performance. In this work, we perform a simulation study on reducing the sim2real gap in autonomous docking through training various controllers and then evaluating them under realistic disturbances. In particular, we focus on the real-world challenge of docking under different payloads that are potentially outside the original training distribution. We explore existing methods for improving robustness including randomization techniques and history-conditioned controllers. Our findings provide insights into mitigating the sim2real gap when training docking controllers. Furthermore, our work indicates areas of future research that may be beneficial to the marine robotics community.