Space Robotics Bench: Robot Learning Beyond Earth

📄 arXiv: 2509.23328v1 📥 PDF

作者: Andrej Orsula, Matthieu Geist, Miguel Olivares-Mendez, Carol Martinez

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-27

备注: The source code is available at https://github.com/AndrejOrsula/space_robotics_bench

💡 一句话要点

提出Space Robotics Bench，用于太空机器人学习的开源仿真框架。

🎯 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: 太空机器人 机器人学习 强化学习 仿真平台 程序生成 并行仿真 Sim-to-Real

📋 核心要点

  1. 太空机器人学习面临数据稀缺和技术验证成本高昂的挑战。
  2. Space Robotics Bench通过程序生成和并行仿真，创建大规模多样化训练数据。
  3. 该框架包含基准任务和实验，用于研究泛化、迁移学习等关键问题。

📝 摘要（中文）

日益增长的太空探索需求要求能够在极端外星条件下在非结构化环境中运行的强大自主系统。机器人学习在该领域的应用受到技术演示的高昂成本和有限的数据可用性的严重阻碍。为了弥合这一差距，我们推出了Space Robotics Bench，这是一个用于太空机器人学习的开源仿真框架。它提供了一个模块化架构，该架构将按需程序生成与大规模并行仿真环境集成，以支持为基于学习的代理创建庞大而多样化的训练分布。为了巩固研究并实现直接比较，该框架包括一套全面的基准测试任务，涵盖了广泛的任务相关场景。我们使用标准强化学习算法建立性能基线，并提出了一系列实验案例研究，以研究泛化、端到端学习、自适应控制和sim-to-real迁移中的关键挑战。我们的结果揭示了当前方法的局限性，并证明了该框架在生成能够进行实际操作的策略方面的效用。这些贡献将Space Robotics Bench确立为开发、基准测试和部署最终前沿所需的强大自主系统的宝贵资源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决太空机器人学习中数据不足和实际部署成本高昂的问题。现有方法难以在真实的、非结构化的太空环境中进行有效的机器人学习，主要痛点在于缺乏足够的数据进行训练，以及仿真环境与真实环境的差异导致模型泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是构建一个开源的仿真平台，该平台能够通过程序化生成技术，创建大量多样化的训练数据，从而克服数据稀缺的问题。同时，该平台的设计目标是支持大规模并行仿真，从而加速训练过程。通过提供标准化的基准测试任务，促进不同算法之间的公平比较和研究。

技术框架：Space Robotics Bench的整体架构包含以下几个主要模块：1) 按需程序生成模块，用于生成各种不同的太空环境和任务场景；2) 大规模并行仿真环境，用于高效地进行机器人学习训练；3) 基准测试任务集，用于评估不同算法的性能；4) 强化学习算法库，提供常用的强化学习算法作为基线。整个流程是，首先通过程序生成模块创建训练环境，然后利用并行仿真环境和强化学习算法进行训练，最后在基准测试任务上评估性能。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将程序生成技术与大规模并行仿真相结合，为太空机器人学习提供了一个可扩展且高效的训练平台。与传统的仿真环境相比，Space Robotics Bench能够生成更加多样化的训练数据，从而提高模型的泛化能力。此外，开源的特性也促进了研究社区的合作和发展。

关键设计：在程序生成方面，论文可能采用了参数化的环境模型，通过调整参数来生成不同的地形、光照条件和物体分布。在强化学习方面，可能使用了常见的算法如PPO、DDPG等，并针对太空机器人的特点进行了调整。具体的损失函数和网络结构可能根据不同的任务而有所不同，例如，对于抓取任务，可能使用基于图像的视觉伺服控制，并采用卷积神经网络来提取图像特征。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了Space Robotics Bench的有效性，使用标准强化学习算法建立了性能基线，并展示了在泛化、端到端学习、自适应控制和sim-to-real迁移等方面的实验结果。实验表明，通过该框架训练的策略能够在一定程度上实现从仿真到真实的迁移，验证了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种太空任务，如月球/火星表面巡视、空间站维护、卫星在轨服务等。通过仿真训练，可以降低实际部署的风险和成本，加速太空机器人的自主化进程，为未来的深空探测和资源利用提供技术支撑。

📄 摘要（原文）

The growing ambition for space exploration demands robust autonomous systems that can operate in unstructured environments under extreme extraterrestrial conditions. The adoption of robot learning in this domain is severely hindered by the prohibitive cost of technology demonstrations and the limited availability of data. To bridge this gap, we introduce the Space Robotics Bench, an open-source simulation framework for robot learning in space. It offers a modular architecture that integrates on-demand procedural generation with massively parallel simulation environments to support the creation of vast and diverse training distributions for learning-based agents. To ground research and enable direct comparison, the framework includes a comprehensive suite of benchmark tasks that span a wide range of mission-relevant scenarios. We establish performance baselines using standard reinforcement learning algorithms and present a series of experimental case studies that investigate key challenges in generalization, end-to-end learning, adaptive control, and sim-to-real transfer. Our results reveal insights into the limitations of current methods and demonstrate the utility of the framework in producing policies capable of real-world operation. These contributions establish the Space Robotics Bench as a valuable resource for developing, benchmarking, and deploying the robust autonomous systems required for the final frontier.