Reinforcement Learning-Based Bionic Reflex Control for Anthropomorphic Robotic Grasping exploiting Domain Randomization

📄 arXiv: 2312.05023v1 📥 PDF

作者: Hirakjyoti Basumatary, Daksh Adhar, Atharva Shrawge, Prathamesh Kanbaskar, Shyamanta M. Hazarika

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-08

备注: This work has been submitted to the IEEE for possible publication

💡 一句话要点

提出基于强化学习和领域随机化的仿生反射控制方法，用于灵巧机器人抓取

🎯 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: 强化学习 机器人抓取 仿生反射控制 领域随机化 人形机器人 Sim2Real 可变形物体操作

📋 核心要点

  1. 现有机器人抓取方法在处理滑移和形变时存在不足，传统仿生反射控制依赖人工干预进行阈值设定和标签。
  2. 该论文提出基于强化学习的仿生反射控制方法，无需人工干预，实现自主控制设计。
  3. 在PyBullet模拟器中，对人形手操作可变形物体进行测试，结合领域随机化增强了Sim2Real的可迁移性。

📝 摘要（中文）

在机器人抓取中实现人类水平的灵巧性仍然是一个挑战。机器人手在物体操作过程中经常遇到滑移和变形，而人类由于其感觉受器、经验学习和运动记忆，很少遇到这些问题。在机器人手中模拟人类抓握反射被称为“仿生反射”。以往的仿生反射控制主要依赖于基于模型和监督学习的方法，需要在阈值设定和标签任务中进行人工干预。本研究提出了一种创新的仿生反射控制流程，利用强化学习（RL），从而消除了控制设计过程中对人工干预的需求。我们提出的仿生反射控制器已经在一个人形手上进行了设计和测试，该手在PyBullet物理模拟器中操作可变形物体，并结合了领域随机化（DR），以增强Sim2Real的可迁移性。我们的研究结果强调了强化学习作为一种强大的工具，在推进人形机器人手中的仿生反射控制方面的潜力。我们预计这种自主的、基于强化学习的仿生反射控制器将促进可靠和高效的机器人和假肢手的开发，从而彻底改变人机交互和辅助技术。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人抓取过程中，由于滑移和物体形变导致的控制难题。现有仿生反射控制方法依赖于人工干预，例如手动设定阈值和标注数据，这限制了其自动化程度和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）来训练一个自主的仿生反射控制器。通过RL，机器人可以在与环境交互的过程中学习到最优的控制策略，从而无需人工干预即可实现对滑移和形变的有效控制。这种方法旨在模仿人类通过经验学习获得抓取能力的方式。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 物理模拟环境（PyBullet），用于训练和评估RL智能体；2) 人形机器人手模型，用于执行抓取任务；3) 强化学习算法，用于训练仿生反射控制器；4) 领域随机化模块，用于提高Sim2Real的可迁移性。训练过程中，RL智能体通过与环境交互，接收状态信息（例如，力传感器数据），并执行动作（例如，调整手指关节角度）。

关键创新：最重要的技术创新点在于将强化学习应用于仿生反射控制，从而实现了自主的控制设计，无需人工干预。与传统的基于模型或监督学习的方法相比，该方法具有更强的适应性和泛化能力，能够更好地处理复杂的抓取任务。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 奖励函数的设计，用于引导RL智能体学习到期望的抓取行为；2) 状态空间和动作空间的设计，需要合理地表示机器人的状态和可执行的动作；3) 领域随机化的策略，例如随机改变物体的质量、摩擦系数等参数，以提高Sim2Real的可迁移性；4) 具体的强化学习算法选择，例如PPO、SAC等。

📊 实验亮点

该研究通过在PyBullet模拟器中对人形手进行测试，验证了基于强化学习的仿生反射控制器的有效性。通过领域随机化，增强了Sim2Real的可迁移性。虽然具体性能数据未知，但研究结果表明，强化学习在推进人形机器人手中的仿生反射控制方面具有很大的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要灵巧操作的机器人领域，例如工业自动化、医疗机器人、服务机器人和假肢等。通过提高机器人抓取的稳定性和适应性，可以实现更高效、更安全的人机协作，并为残疾人士提供更先进的辅助技术。

📄 摘要（原文）

Achieving human-level dexterity in robotic grasping remains a challenging endeavor. Robotic hands frequently encounter slippage and deformation during object manipulation, issues rarely encountered by humans due to their sensory receptors, experiential learning, and motor memory. The emulation of the human grasping reflex within robotic hands is referred to as the ``bionic reflex". Past endeavors in the realm of bionic reflex control predominantly relied on model-based and supervised learning approaches, necessitating human intervention during thresholding and labeling tasks. In this study, we introduce an innovative bionic reflex control pipeline, leveraging reinforcement learning (RL); thereby eliminating the need for human intervention during control design. Our proposed bionic reflex controller has been designed and tested on an anthropomorphic hand, manipulating deformable objects in the PyBullet physics simulator, incorporating domain randomization (DR) for enhanced Sim2Real transferability. Our findings underscore the promise of RL as a potent tool for advancing bionic reflex control within anthropomorphic robotic hands. We anticipate that this autonomous, RL-based bionic reflex controller will catalyze the development of dependable and highly efficient robotic and prosthetic hands, revolutionizing human-robot interaction and assistive technologies.