Maglev-Pentabot: Magnetic Levitation System for Non-Contact Manipulation using Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2511.21149v1 📥 PDF

作者: Guoming Huang, Qingyi Zhou, Dianjing Liu, Shuai Zhang, Ming Zhou, Zongfu Yu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-26

💡 一句话要点

Maglev-Pentabot：基于深度强化学习的磁悬浮非接触操控系统，突破微观尺度限制

🎯 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: 磁悬浮 非接触操控 深度强化学习 电磁铁阵列 动作重映射

📋 核心要点

  1. 现有非接触操控技术主要局限于微观尺度，难以有效操控克量级的物体，限制了其在工业领域的应用。
  2. Maglev-Pentabot系统通过优化电磁铁排列和引入动作重映射方法，结合深度强化学习，实现了对克量级物体的灵活操控。
  3. 实验结果表明，该系统不仅能够完成训练任务，还能泛化到未训练过的运输任务，展示了良好的操控能力和泛化性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Maglev-Pentabot的磁悬浮系统，旨在克服现有非接触操控技术在宏观尺度上的局限性。当前灵活的2D和3D非接触操控技术通常仅限于微观尺度，只能控制毫克级的物体。Maglev-Pentabot利用深度强化学习(DRL)来开发复杂的控制策略，从而操控克量级的物体。具体而言，论文提出了一种通过数值分析优化的电磁铁排列方式，以最大化可控空间。此外，引入了一种动作重映射方法，以解决磁场强度强非线性导致的样本稀疏问题，从而加速DRL控制器的收敛。实验结果表明，该系统具有灵活的操控能力，并且能够泛化到未明确训练的运输任务。此外，该方法可以通过使用更大的电磁铁来扩展到操控更重的物体，为工业规模的机器人应用提供参考框架。

🔬 方法详解

问题定义：现有非接触操控技术，如气动或光镊，主要应用于微观尺度，操控对象通常在毫克级别。在宏观尺度上，由于控制的复杂性和非线性，实现稳定、精确的非接触操控仍然是一个挑战。本研究旨在设计一种能够操控克量级物体的磁悬浮系统，并解决磁场强非线性带来的控制难题。

核心思路：论文的核心思路是利用优化的电磁铁排列方式来最大化可控空间，并结合深度强化学习(DRL)来学习复杂的控制策略。为了解决磁场强非线性导致的样本稀疏问题，引入了动作重映射方法，将动作空间映射到更易于学习的区域，从而加速DRL控制器的收敛。

技术框架：Maglev-Pentabot系统主要包括以下几个模块：1) 电磁铁阵列：采用特定的电磁铁排列方式，通过数值分析优化设计，以最大化可控空间。2) 磁场建模：建立精确的磁场模型，用于仿真和控制。3) 深度强化学习控制器：使用DRL算法学习控制策略，实现对悬浮物体的精确操控。4) 动作重映射模块：将DRL输出的动作映射到实际的电磁铁控制信号，解决样本稀疏问题。整体流程为：首先，通过传感器获取悬浮物体的位置信息；然后，DRL控制器根据当前状态输出动作；接着，动作重映射模块将动作转换为电磁铁控制信号；最后，电磁铁产生磁场，实现对悬浮物体的操控。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种优化的电磁铁排列方式，能够有效扩大可控空间。2) 引入了动作重映射方法，解决了磁场强非线性带来的样本稀疏问题，显著提高了DRL控制器的训练效率。3) 将深度强化学习应用于宏观尺度的磁悬浮操控，实现了对克量级物体的灵活控制。与现有方法相比，该方法能够在更大的尺度上实现非接触操控，并且具有更强的泛化能力。

关键设计：电磁铁排列方式通过数值分析进行优化，目标是最大化可控空间内的磁场梯度。动作重映射函数的设计需要根据具体的磁场模型进行调整，以确保映射后的动作能够有效地改变悬浮物体的状态。DRL控制器采用Actor-Critic架构，Actor网络负责输出动作，Critic网络负责评估动作的价值。损失函数包括位置误差损失和动作惩罚项，用于优化控制器的性能。具体的网络结构和超参数需要根据实验结果进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，Maglev-Pentabot系统能够实现对克量级物体的稳定悬浮和精确操控。该系统不仅能够完成训练任务，还能泛化到未训练过的运输任务，例如在不同起点和终点之间移动物体。与传统的PID控制方法相比，DRL控制器的性能显著提升，能够更好地应对磁场非线性和外部干扰。具体性能数据（例如位置精度、响应时间等）未在摘要中给出，但强调了其泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种领域，如精密装配、无菌操作、生物医学工程等。例如，在半导体制造中，可以利用该系统进行芯片的非接触式搬运和定位，避免机械接触带来的污染和损伤。在生物医学领域，可以用于细胞或组织的非接触式操控，实现精确的药物递送或细胞培养。未来，该技术有望扩展到更大规模的工业应用，实现更高效、更灵活的自动化生产。

📄 摘要（原文）

Non-contact manipulation has emerged as a transformative approach across various industrial fields. However, current flexible 2D and 3D non-contact manipulation techniques are often limited to microscopic scales, typically controlling objects in the milligram range. In this paper, we present a magnetic levitation system, termed Maglev-Pentabot, designed to address this limitation. The Maglev-Pentabot leverages deep reinforcement learning (DRL) to develop complex control strategies for manipulating objects in the gram range. Specifically, we propose an electromagnet arrangement optimized through numerical analysis to maximize controllable space. Additionally, an action remapping method is introduced to address sample sparsity issues caused by the strong nonlinearity in magnetic field intensity, hence allowing the DRL controller to converge. Experimental results demonstrate flexible manipulation capabilities, and notably, our system can generalize to transport tasks it has not been explicitly trained for. Furthermore, our approach can be scaled to manipulate heavier objects using larger electromagnets, offering a reference framework for industrial-scale robotic applications.