Sim-to-reality adaptation for Deep Reinforcement Learning applied to an underwater docking application

📄 arXiv: 2603.12020v1 📥 PDF

作者: Alaaeddine Chaarani, Narcis Palomeras, Pere Ridao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-03-12

备注: Currently under review by IROS 2026

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的水下机器人自主对接Sim-to-Real迁移方法

🎯 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: 水下机器人 自主对接 深度强化学习 Sim-to-Real 近端策略优化 数字孪生 水下环境仿真

📋 核心要点

  1. 水下自主对接面临环境不可预测的挑战，传统控制方法难以适应。
  2. 利用高保真数字孪生环境加速DRL训练，并进行Sim-to-Real迁移。
  3. 实验表明，该方法在仿真和真实水池中均取得了良好的对接效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于深度强化学习（DRL）的水下自主对接方法，旨在解决传统控制方法在复杂水下环境中适应性差的问题。该方法利用高保真数字孪生环境，并结合Stonefish仿真器构建多进程强化学习框架，显著加速学习过程，同时考虑了AUV的真实动力学、碰撞模型和传感器噪声。使用近端策略优化（PPO）算法，开发了一个6自由度控制策略，并在无头环境中进行训练，随机化起始位置以确保泛化性能。奖励函数考虑了距离、方向、动作平滑性和自适应碰撞惩罚，以实现软对接。仿真结果表明，该智能体在仿真中达到了90%以上的成功率。在物理测试水池中的验证实验也证实了Sim-to-Real迁移的有效性，DRL控制器表现出俯仰制动和偏航振荡等涌现行为，以辅助机械对准。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决水下自主机器人对接问题，特别是在复杂和不确定的水下环境中，传统控制方法难以适应。现有的痛点包括Sim-to-Real迁移的困难以及高训练延迟，限制了DRL在实际水下机器人上的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用高保真数字孪生环境进行DRL训练，并通过随机化仿真环境参数、设计合适的奖励函数以及采用有效的DRL算法，实现从仿真到真实的有效迁移。通过多进程并行训练加速学习过程，并使训练得到的策略具有良好的泛化能力。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 高保真水下环境仿真器（Stonefish），用于模拟水下环境和AUV的动力学特性；2) 多进程强化学习框架，用于并行训练DRL智能体；3) 基于PPO算法的DRL智能体，用于学习自主对接策略；4) 奖励函数设计，用于引导智能体学习期望的行为；5) 物理测试水池，用于验证Sim-to-Real迁移的效果。

关键创新：最重要的技术创新点在于将高保真仿真环境与多进程强化学习框架相结合，显著加速了DRL的训练过程，并实现了有效的Sim-to-Real迁移。此外，自适应碰撞惩罚和动作平滑性奖励的设计也提高了对接的稳定性和安全性。与现有方法相比，该方法更注重仿真环境的真实性和训练效率，从而更好地适应实际水下环境。

关键设计：论文采用PPO算法作为DRL智能体的核心算法。奖励函数的设计至关重要，包括距离奖励、方向奖励、动作平滑性奖励和自适应碰撞惩罚。自适应碰撞惩罚根据AUV与对接站之间的距离动态调整，以实现软对接。网络结构方面，论文采用多层感知机（MLP）作为策略网络和价值网络。具体参数设置未在摘要中详细说明。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在仿真环境中取得了超过90%的对接成功率。更重要的是，在物理测试水池中的验证实验也证实了Sim-to-Real迁移的有效性。DRL控制器表现出俯仰制动和偏航振荡等涌现行为，这些行为有助于AUV在实际水下环境中进行机械对准，进一步验证了该方法的鲁棒性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于水下机器人自主对接、水下基础设施维护、海洋资源勘探等领域。通过降低水下作业的成本和风险，提高作业效率，具有重要的实际应用价值。未来，该技术可进一步推广到其他水下任务，如水下目标识别、水下抓取等，为海洋工程领域带来更广泛的影响。

📄 摘要（原文）

Deep Reinforcement Learning (DRL) offers a robust alternative to traditional control methods for autonomous underwater docking, particularly in adapting to unpredictable environmental conditions. However, bridging the "sim-to-real" gap and managing high training latencies remain significant bottlenecks for practical deployment. This paper presents a systematic approach for autonomous docking using the Girona Autonomous Underwater Vehicle (AUV) by leveraging a high-fidelity digital twin environment. We adapted the Stonefish simulator into a multiprocessing RL framework to significantly accelerate the learning process while incorporating realistic AUV dynamics, collision models, and sensor noise. Using the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm, we developed a 6-DoF control policy trained in a headless environment with randomized starting positions to ensure generalized performance. Our reward structure accounts for distance, orientation, action smoothness, and adaptive collision penalties to facilitate soft docking. Experimental results demonstrate that the agent achieved a success rate of over 90% in simulation. Furthermore, successful validation in a physical test tank confirmed the efficacy of the sim-to-reality adaptation, with the DRL controller exhibiting emergent behaviors such as pitch-based braking and yaw oscillations to assist in mechanical alignment.