Failure Forecasting Boosts Robustness of Sim2Real Rhythmic Insertion Policies
作者: Yuhan Liu, Xinyu Zhang, Haonan Chang, Abdeslam Boularias
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-07-09
备注: Accepted at IROS2025. Project website: https://jaysparrow.github.io/rit
💡 一句话要点
基于失败预测的强化学习策略提升Sim2Real节律插入任务的鲁棒性
🎯 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: Sim2Real 强化学习 节律插入任务 失败预测 机器人控制 鲁棒性 姿态估计
📋 核心要点
- 节律插入任务(RIT)要求机器人重复进行高精度操作，但现有方法难以克服精度要求高和重复操作带来的性能衰减问题。
- 论文提出一种sim-to-real框架，结合强化学习策略和失败预测模块，在螺母坐标系下进行姿态控制，提升策略的迁移性和鲁棒性。
- 实验结果表明，该方法不仅提高了单次插入的成功率，还在长时间重复任务中保持了稳定的性能。
📝 摘要（中文）
本文旨在解决节律插入任务(RIT)的挑战，即机器人必须重复执行高精度插入操作，例如用扳手将螺母拧入螺栓。RIT的固有难度在于实现毫米级的精度，并在多次重复操作中保持一致的性能，尤其是在螺母旋转和摩擦等因素引入额外复杂性的情况下。我们提出了一种sim-to-real框架，该框架集成了基于强化学习的插入策略和失败预测模块。通过在螺母坐标系而非机器人坐标系中表示扳手的姿态，我们的方法显著提高了sim-to-real的可迁移性。在仿真环境中训练的插入策略利用实时6D姿态跟踪来执行精确的对齐、插入和旋转操作。同时，神经网络预测潜在的执行失败，触发一个简单的恢复机制，该机制抬起扳手并重试插入。在模拟和真实环境中的大量实验表明，我们的方法不仅实现了高一次成功率，而且在长时间重复任务中保持了稳健的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人节律插入任务（RIT）中，由于高精度要求和重复操作带来的性能衰减问题。现有方法难以同时保证单次插入成功率和长时间任务的稳定性，并且在sim-to-real迁移过程中存在较大差距。
核心思路：论文的核心思路是将强化学习训练的插入策略与失败预测模块相结合，利用失败预测来触发恢复机制，从而提高整体的鲁棒性。同时，采用在螺母坐标系下表示扳手姿态的方式，增强sim-to-real的迁移能力。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：基于强化学习的插入策略和失败预测模块。插入策略在仿真环境中训练，负责执行对齐、插入和旋转等操作。失败预测模块是一个神经网络，用于预测潜在的执行失败。当预测到失败时，触发恢复机制，抬起扳手并重试插入。整个流程依赖于实时的6D姿态跟踪。
关键创新：最重要的技术创新点在于结合了强化学习策略和失败预测模块，形成一个闭环的控制系统。通过失败预测，可以及时采取恢复措施，避免任务失败，从而提高整体的鲁棒性。此外，在螺母坐标系下进行姿态控制也显著提升了sim-to-real的迁移能力。
关键设计：论文中，强化学习策略的具体算法未知，但强调了在螺母坐标系下表示扳手姿态的重要性。失败预测模块的具体网络结构也未知，但其作用是预测潜在的执行失败，并触发恢复机制。恢复机制的具体实现方式是抬起扳手并重试插入，这是一种简单有效的策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在模拟和真实环境中进行了大量实验，验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法不仅实现了高一次成功率，而且在长时间重复任务中保持了稳健的性能。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了该方法在鲁棒性方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化装配线、精密仪器制造等领域，尤其是在需要重复进行高精度插入操作的场景中。例如，在汽车制造中，机器人可以利用该方法进行螺栓的拧紧操作，提高生产效率和产品质量。未来，该方法还可以扩展到其他类型的装配任务，例如插针、连接器等。
📄 摘要（原文）
This paper addresses the challenges of Rhythmic Insertion Tasks (RIT), where a robot must repeatedly perform high-precision insertions, such as screwing a nut into a bolt with a wrench. The inherent difficulty of RIT lies in achieving millimeter-level accuracy and maintaining consistent performance over multiple repetitions, particularly when factors like nut rotation and friction introduce additional complexity. We propose a sim-to-real framework that integrates a reinforcement learning-based insertion policy with a failure forecasting module. By representing the wrench's pose in the nut's coordinate frame rather than the robot's frame, our approach significantly enhances sim-to-real transferability. The insertion policy, trained in simulation, leverages real-time 6D pose tracking to execute precise alignment, insertion, and rotation maneuvers. Simultaneously, a neural network predicts potential execution failures, triggering a simple recovery mechanism that lifts the wrench and retries the insertion. Extensive experiments in both simulated and real-world environments demonstrate that our method not only achieves a high one-time success rate but also robustly maintains performance over long-horizon repetitive tasks.