Collaborate sim and real: Robot Bin Packing Learning in Real-world and Physical Engine

📄 arXiv: 2511.19932v1 📥 PDF

作者: Lidi Zhang, Han Wu, Liyu Zhang, Ruofeng Liu, Haotian Wang, Chao Li, Desheng Zhang, Yunhuai Liu, Tian He

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-25

💡 一句话要点

提出一种混合强化学习框架，结合物理引擎模拟与真实数据反馈，解决机器人装箱稳定性问题。

🎯 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: 机器人装箱 强化学习 物理引擎 域随机化 模拟到现实 稳定性 物流系统

📋 核心要点

  1. 现有3D装箱方法忽略了真实世界中连续的重力影响，导致实际部署时装箱不稳定。
  2. 提出一种混合强化学习框架，利用物理引擎模拟和真实数据反馈来提升装箱稳定性。
  3. 实验结果表明，该方法在模拟和真实环境中均能有效降低装箱崩溃率，实际部署中降低了35%。

📝 摘要（中文）

三维装箱问题在工业应用中备受关注。现有方法通常将其建模为离散静态过程，而实际应用涉及连续的重力驱动交互，这种简化导致部署时出现不稳定的装箱。物理引擎模拟提供了一种模拟连续重力效应的机会，从而训练强化学习（RL）智能体来解决这些限制并提高装箱稳定性。然而，由于真实物体物理属性（如摩擦系数、弹性、非均匀重量分布）的动态变化，仍然存在模拟到现实的差距。为了弥合这一差距，我们提出了一种混合RL框架，该框架结合了物理模拟和真实数据反馈。首先，在模拟过程中应用域随机化，使智能体接触到各种物理参数，从而增强其泛化能力。其次，通过真实部署反馈对RL智能体进行微调，进一步降低崩溃率。大量实验表明，我们的方法在模拟和真实场景中都实现了较低的崩溃率。在物流系统中的大规模部署验证了该方法的实际有效性，与基线方法相比，装箱崩溃率降低了35%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决真实世界机器人3D装箱问题中，由于忽略连续重力影响和物体物理属性差异导致的装箱不稳定性问题。现有方法通常将装箱过程简化为离散静态过程，无法有效应对真实场景中的复杂物理交互，导致部署时容易出现物体坍塌等问题。

核心思路：论文的核心思路是结合物理引擎模拟和真实世界数据反馈，训练一个能够适应不同物理属性和环境变化的强化学习智能体。通过在模拟环境中进行域随机化，并利用真实数据进行微调，来弥合模拟与现实之间的差距，提高智能体的泛化能力和鲁棒性。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 基于物理引擎的模拟训练阶段：利用物理引擎模拟真实的装箱过程，并采用域随机化技术，随机改变物体的物理属性（如摩擦系数、弹性等），以增加智能体的泛化能力。2) 基于真实数据反馈的微调阶段：在真实环境中部署智能体，并收集装箱结果的反馈数据（如是否发生坍塌），利用这些数据对智能体进行微调，进一步提高其在真实环境中的性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将物理引擎模拟和真实数据反馈相结合，形成一个闭环的训练流程。通过域随机化和真实数据微调，有效弥合了模拟与现实之间的差距，提高了智能体在真实环境中的适应性和鲁棒性。与传统的基于规则或优化的方法相比，该方法能够更好地处理复杂的物理交互和环境变化。

关键设计：在模拟训练阶段，采用了域随机化技术，随机改变物体的摩擦系数、弹性、重量分布等物理属性，并设计了奖励函数，鼓励智能体实现稳定且高效的装箱。在真实数据微调阶段，采用了基于策略梯度的强化学习算法，利用真实环境中的反馈数据（如坍塌率）来调整智能体的策略。具体的网络结构和参数设置未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在模拟和真实环境中均能有效降低装箱崩溃率。在真实物流系统的大规模部署中，与基线方法相比，装箱崩溃率降低了35%。这表明该方法具有很强的实际应用价值，能够显著提高机器人装箱的稳定性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于物流、仓储、自动化生产等领域。通过提高机器人装箱的稳定性和效率，可以降低货物损坏率，提高空间利用率，并减少人工干预，从而降低运营成本，提升整体效率。未来，该技术有望应用于更复杂的装箱场景，例如处理形状不规则或易碎的物品。

📄 摘要（原文）

The 3D bin packing problem, with its diverse industrial applications, has garnered significant research attention in recent years. Existing approaches typically model it as a discrete and static process, while real-world applications involve continuous gravity-driven interactions. This idealized simplification leads to infeasible deployments (e.g., unstable packing) in practice. Simulations with physical engine offer an opportunity to emulate continuous gravity effects, enabling the training of reinforcement learning (RL) agents to address such limitations and improve packing stability. However, a simulation-to-reality gap persists due to dynamic variations in physical properties of real-world objects, such as various friction coefficients, elasticity, and non-uniform weight distributions. To bridge this gap, we propose a hybrid RL framework that collaborates with physical simulation with real-world data feedback. Firstly, domain randomization is applied during simulation to expose agents to a spectrum of physical parameters, enhancing their generalization capability. Secondly, the RL agent is fine-tuned with real-world deployment feedback, further reducing collapse rates. Extensive experiments demonstrate that our method achieves lower collapse rates in both simulated and real-world scenarios. Large-scale deployments in logistics systems validate the practical effectiveness, with a 35\% reduction in packing collapse compared to baseline methods.