Robotic Control of the Deformation of Soft Linear Objects Using Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.05056v1 📥 PDF

作者: Mélodie Hani Daniel Zakaria, Miguel Aranda, Laurent Lequièvre, Sébastien Lengagne, Juan Antonio Corrales Ramón, Youcef Mezouar

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-08

备注: 7 pages, 5 figures, 1 table, Accepted for IEEE CASE 2022

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的软体线性物体形变控制方法，提升泛化性

🎯 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: 软体机器人 深度强化学习 形变控制 机器人控制 深度确定性策略梯度

📋 核心要点

  1. 现有软体物体操作方法泛化性不足，难以适应不同初始和目标形状。
  2. 采用深度强化学习，通过并行化训练多个智能体，提升模型对不同环境的适应能力。
  3. 在PyBullet和OpenAI Gym中进行仿真实验，验证了该方法在软体线性物体形变控制中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于操纵软物体的控制框架。该框架使用深度强化学习（DRL）方法，通过控制机械臂来使可变形物体的形状达到一组期望的目标点。与现有方法相比，我们的框架更易于泛化：它可以直接处理不同的初始和期望的最终形状，而无需重新学习。我们通过使用学习并行化来实现这一点，即在各种环境实例上并行执行多个智能体。我们的研究重点是可变形的线性物体。这些物体在工业和农业领域很有用，但用机器人操纵它们仍然具有挑战性，尤其是在3D工作空间中。我们使用PyBullet和OpenAI Gym模拟了整个环境，包括软物体和机器人，用于训练和测试。我们结合了最先进的DRL技术，主要成分是基于深度确定性策略梯度（DDPG）的学习智能体（即机器人）的训练方法。我们的仿真结果支持了所提出方法的有效性和增强的泛化性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决软体线性物体在三维空间中的形变控制问题。现有方法通常需要针对特定的初始和目标形状进行重新训练，泛化能力较差，难以适应实际应用中复杂多变的环境。

核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）训练一个能够根据当前物体形状和目标形状，自主控制机械臂进行形变操作的智能体。通过并行化训练，即在多个不同的环境实例上同时训练多个智能体，来提高模型的泛化能力，使其能够适应不同的初始和目标形状。

技术框架：整体框架包括环境模拟器（PyBullet和OpenAI Gym）、DRL智能体和机械臂控制器。环境模拟器负责模拟软体线性物体的物理行为和机械臂的运动。DRL智能体通过观察当前物体形状和目标形状，输出机械臂的动作指令。机械臂控制器将动作指令转化为实际的机械臂运动。训练过程中，多个智能体并行地在不同的环境实例中进行学习，并通过共享经验来加速训练过程。

关键创新：该方法的主要创新在于利用学习并行化来提高DRL智能体的泛化能力。传统的DRL方法通常在一个固定的环境中进行训练，导致模型对该环境过度拟合，难以适应新的环境。通过并行化训练，智能体可以在多个不同的环境中学习，从而提高其对不同环境的适应能力。

关键设计：论文采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法作为DRL智能体的训练算法。DDPG算法是一种适用于连续动作空间的强化学习算法，可以有效地学习机械臂的控制策略。状态空间包括当前物体形状和目标形状的信息，动作空间包括机械臂的关节角度或末端执行器的位置。奖励函数的设计需要考虑物体形状与目标形状的接近程度，以及机械臂的运动平稳性等因素。

📊 实验亮点

论文通过仿真实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够成功地控制机械臂将软体线性物体的形状变形到期望的目标形状。与传统的基于规则的方法相比，该方法具有更强的泛化能力，能够适应不同的初始和目标形状。具体性能数据未知，但论文强调了泛化能力的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于工业自动化、农业机器人等领域。例如，在工业生产中，可以利用该方法控制机器人对柔性线缆进行装配和连接。在农业领域，可以用于控制机器人对农作物进行采摘和修剪。该技术还有潜力应用于医疗领域，例如辅助医生进行微创手术。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a new control framework for manipulating soft objects. A Deep Reinforcement Learning (DRL) approach is used to make the shape of a deformable object reach a set of desired points by controlling a robotic arm which manipulates it. Our framework is more easily generalizable than existing ones: it can work directly with different initial and desired final shapes without need for relearning. We achieve this by using learning parallelization, i.e., executing multiple agents in parallel on various environment instances. We focus our study on deformable linear objects. These objects are interesting in industrial and agricultural domains, yet their manipulation with robots, especially in 3D workspaces, remains challenging. We simulate the entire environment, i.e., the soft object and the robot, for the training and the testing using PyBullet and OpenAI Gym. We use a combination of state-of-the-art DRL techniques, the main ingredient being a training approach for the learning agent (i.e., the robot) based on Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG). Our simulation results support the usefulness and enhanced generality of the proposed approach.