Latent Space Reinforcement Learning for Inverse Material Estimation in Food Fracture Simulation

📄 arXiv: 2606.16870v1 📥 PDF

作者: Adrian Ramlal, Yuhao Chen, John S. Zelek

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2026-06-15

备注: Accepted in IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026 MetaFood Workshop

期刊: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 9573-9581

💡 一句话要点

提出潜在空间强化学习以解决食品破裂模拟中的逆材料估计问题

🎯 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: 逆材料估计 强化学习 食品模拟 潜在空间 神经代理 损伤力学 目标条件优化

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法难以直接测量食品材料参数，且在异质区域中变化显著，导致逆材料估计面临挑战。
  2. 方法要点：提出了一种目标条件的PPO策略，通过训练神经代理实现材料参数的快速估计，且无需重新训练。
  3. 实验或效果：在橙子剥皮的实验中，策略在模拟器中实现了0.642的恢复率，较原始方法提升23%。

📝 摘要（中文）

真实的食品操作视觉模拟需要准确的材料参数，但这些参数难以直接测量，并且在单一食品项的异质区域中变化。本文针对从非可微的连续损伤力学模拟器中估计材料参数的逆问题进行研究。以橙子剥皮为测试案例，训练了一个神经代理，并比较了协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）与近端策略优化（PPO）在原始9维参数空间和两个学习的4维潜在表示上的表现。研究表明，目标条件的PPO策略能够在一次前向传递中生成材料参数估计，且在模拟器验证中实现了0.642的实际恢复率，超越了原始参数空间23%。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是如何从食品破裂行为的目标描述中估计材料参数的问题。现有方法在处理异质材料时，往往无法准确捕捉材料特性，且需要大量的手动测量，效率低下。

核心思路：论文提出了一种基于潜在空间的强化学习方法，利用目标条件的PPO策略，能够在不需要重新训练的情况下，快速生成材料参数估计。通过训练神经代理，模型能够适应不同的目标描述，提升了逆问题的解决效率。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 前向模拟模块，生成材料参数与破裂行为之间的映射；2) 神经代理模块，基于前向模拟结果进行训练；3) 强化学习模块，使用PPO策略进行目标条件的优化。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了潜在空间的概念，使得模型能够在共享的潜在表示中进行操作，从而提高了估计的准确性和效率。与传统方法相比，能够在一次前向传递中完成材料参数的估计。

关键设计：在模型设计中，使用了正则化损失函数以避免过拟合，并采用了标准化流的潜在空间结构，确保了模型的泛化能力。网络结构上，采用了多层感知机（MLP）来处理输入的目标描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，目标条件的PPO策略在模拟器中实现了0.642的实际恢复率，相较于原始参数空间提升了23%。进一步的CMA-ES优化将恢复率提升至0.828，且仅需540次评估，展示了该方法的高效性和准确性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括食品科学、机器人抓取和计算机视觉等。通过实现快速准确的材料参数估计，能够为食品操作的视觉模拟提供支持，进而推动智能机器人在食品处理中的应用，提升其操作效率和准确性。未来，该方法还可能扩展到其他材料识别和物理模拟领域。

📄 摘要（原文）

Realistic visual simulation of food manipulation requires accurate material parameters, yet these are difficult to measure directly and vary across the heterogeneous regions of a single food item. We address the inverse problem of estimating material parameters from a target description of fracture behavior in a non-differentiable continuum damage mechanics simulator. Using orange peeling as a test case, we train a neural surrogate on 2,000 forward simulations and compare Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES, a gradient-free evolutionary optimizer) with Proximal Policy Optimization (PPO, a reinforcement learning algorithm) across the original 9-dimensional parameter space and two learned 4-dimensional latent representations. Since different oranges have different material properties, a practical inverse system must handle arbitrary targets without retraining. We train a goal-conditioned PPO policy that learns a general inverse mapping: given any target description of peeling behavior, the policy produces a material parameter estimate in a single forward pass (8 surrogate evaluations, approximately 10ms). Operating in a normalizing flow latent space with a shared surrogate evaluator, the goal-conditioned policy achieves 0.642 actual recovery when validated through the simulator, outperforming the original parameter space by 23%. A warm-start extension that initializes CMA-ES refinement from the policy's output further improves recovery to 0.828 with 540 evaluations. These findings provide a practical framework for inverse food physics and lay groundwork for vision-driven material identification from video observations of food manipulation.