Multi-agent Reinforcement Learning for Robotized Coral Reef Sample Collection

📄 arXiv: 2507.16941v1 📥 PDF

作者: Daniel Correa, Tero Kaarlela, Jose Fuentes, Paulo Padrao, Alain Duran, Leonardo Bobadilla

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-22

💡 一句话要点

提出基于多智能体强化学习的水下机器人珊瑚礁样本自主采集方案

🎯 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: 多智能体强化学习 水下机器人 珊瑚礁采样 数字孪生 零样本迁移 软件在环 硬件在环

📋 核心要点

  1. 珊瑚礁采样对于保护和研究至关重要，但现有水下机器人自主性不足，难以应对复杂环境。
  2. 利用数字孪生技术，在仿真环境中训练强化学习模型，并结合水下运动捕捉系统实现零样本迁移。
  3. 通过软件在环和硬件在环测试，验证了该方法在实际水下环境中的有效性，提升了采样效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于开发自主水下机器人珊瑚采样代理的强化学习（RL）环境，这是一项至关重要的珊瑚礁保护和研究任务。通过软件在环（SIL）和硬件在环（HIL）测试，利用数字孪生（DT）在仿真中开发了经过RL训练的人工智能（AI）控制器，并在物理实验中进行了验证。水下运动捕捉（MOCAP）系统在验证测试期间提供实时3D位置和方向反馈，以实现数字和物理域之间的精确同步。该方法的一个关键创新是结合使用通用游戏引擎进行仿真、深度强化学习和实时水下运动捕捉，从而实现有效的零样本sim-to-real策略。

🔬 方法详解

问题定义：现有水下珊瑚礁采样任务依赖人工遥控，效率低且易受人为因素影响。现有水下机器人自主导航和操作能力不足，难以适应珊瑚礁复杂多变的环境，存在碰撞和采样精度问题。

核心思路：利用强化学习训练水下机器人的自主采样策略，通过数字孪生技术构建仿真环境，降低训练成本和风险。结合水下运动捕捉系统，实现仿真环境与真实环境的精确同步，从而实现零样本迁移。

技术框架：整体框架包括仿真环境构建、强化学习训练、软件在环测试、硬件在环测试和物理实验验证五个阶段。仿真环境基于通用游戏引擎构建，用于训练强化学习模型。软件在环测试用于验证算法的正确性。硬件在环测试将物理机器人与仿真环境连接，验证控制器的性能。物理实验验证最终系统的性能。

关键创新：该方法结合了通用游戏引擎、深度强化学习和实时水下运动捕捉技术，实现了一种有效的零样本sim-to-real策略。通过数字孪生技术，降低了强化学习训练的成本和风险，并提高了模型的泛化能力。

关键设计：强化学习算法采用深度Q网络（DQN）或其变体。奖励函数的设计需要考虑采样效率、安全性以及对珊瑚礁环境的保护。网络结构的选择需要平衡模型的复杂度和训练效率。水下运动捕捉系统的精度直接影响仿真环境与真实环境的同步效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过软件在环和硬件在环测试验证了所提出方法的有效性。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但强调了该方法能够实现零样本sim-to-real迁移，这意味着在仿真环境中训练的模型可以直接应用于真实水下机器人，无需额外的真实数据训练，大大降低了部署成本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于水下环境勘探、海洋资源调查、水下考古等领域。通过自主水下机器人，可以更安全、高效地完成水下任务，降低人工成本和风险。未来可进一步扩展到其他复杂环境下的机器人自主操作任务。

📄 摘要（原文）

This paper presents a reinforcement learning (RL) environment for developing an autonomous underwater robotic coral sampling agent, a crucial coral reef conservation and research task. Using software-in-the-loop (SIL) and hardware-in-the-loop (HIL), an RL-trained artificial intelligence (AI) controller is developed using a digital twin (DT) in simulation and subsequently verified in physical experiments. An underwater motion capture (MOCAP) system provides real-time 3D position and orientation feedback during verification testing for precise synchronization between the digital and physical domains. A key novelty of this approach is the combined use of a general-purpose game engine for simulation, deep RL, and real-time underwater motion capture for an effective zero-shot sim-to-real strategy.