Learning Tool-Aware Adaptive Compliant Control for Autonomous Regolith Excavation

📄 arXiv: 2509.05475v1 📥 PDF

作者: Andrej Orsula, Matthieu Geist, Miguel Olivares-Mendez, Carol Martinez

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-05

备注: The source code is available at https://github.com/AndrejOrsula/space_robotics_bench

💡 一句话要点

提出工具感知自适应柔顺控制，用于月球土壤自主挖掘

🎯 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: 月球土壤挖掘 强化学习 自适应柔顺控制 程序生成 视觉反馈

📋 核心要点

  1. 月球土壤自主挖掘面临颗粒介质交互复杂和工具多样性的挑战。
  2. 提出基于模型的强化学习方法，通过程序生成模拟环境和自适应柔顺控制来学习挖掘策略。
  3. 实验表明，程序化工具训练和视觉反馈增强显著提升了挖掘任务的泛化能力和成功率。

📝 摘要（中文）

自主月球土壤挖掘是在地球以外维持人类长期存在所需的原位资源利用的关键。然而，这项任务受到颗粒介质复杂交互动力学以及机器人使用各种工具的操作需求的根本限制。为了应对这些挑战，本文提出了一个框架，其中基于模型的强化学习智能体在并行仿真中进行学习。该环境利用高保真粒子物理和程序生成来创建月球地形和挖掘工具几何形状的广泛分布。为了掌握这种多样性，智能体通过操作空间控制动态调节其自身刚度和阻尼，从而学习自适应交互策略。实验表明，使用工具的程序分布进行训练对于泛化至关重要，并能够开发复杂的工具感知行为。此外，视觉反馈的增强显著提高了任务成功率。这些结果代表了一种经过验证的方法，用于开发未来太空任务基础任务所需的鲁棒和通用的自主系统。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决月球土壤的自主挖掘问题，现有方法难以应对月球土壤的复杂物理特性以及不同挖掘工具带来的挑战。传统控制方法通常需要手动调整参数，难以适应不同的土壤条件和工具类型，泛化能力差。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习，让智能体在模拟环境中学习挖掘策略。通过程序化生成大量的月球地形和挖掘工具，使智能体能够接触到各种各样的场景，从而提高其泛化能力。同时，智能体通过自适应地调节自身的刚度和阻尼，来适应不同的土壤条件和工具类型。

技术框架：整体框架包括一个基于高保真粒子物理的并行仿真环境和一个基于模型的强化学习智能体。仿真环境负责生成各种月球地形和挖掘工具，并模拟挖掘过程中的物理交互。强化学习智能体通过观察环境状态（包括工具姿态、土壤信息等），并采取动作（调节刚度和阻尼），来学习挖掘策略。智能体与环境交互，获得奖励信号，并利用这些信号来更新其策略。

关键创新：论文的关键创新在于以下几点：一是利用程序化生成技术创建了大量的月球地形和挖掘工具，从而提高了智能体的泛化能力；二是提出了自适应柔顺控制策略，使智能体能够根据不同的土壤条件和工具类型动态调节自身的刚度和阻尼；三是将视觉反馈融入到强化学习框架中，从而提高了智能体对环境的感知能力。

关键设计：论文中，智能体通过操作空间控制来调节刚度和阻尼。奖励函数的设计至关重要，它需要引导智能体学习高效的挖掘策略。具体来说，奖励函数可能包括挖掘的土壤量、挖掘的效率、以及能量消耗等因素。网络结构方面，论文可能采用了循环神经网络（RNN）或Transformer等结构，以便处理时序信息。此外，论文还可能采用了各种强化学习算法，如PPO或SAC等。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过程序化工具分布进行训练，智能体能够学习到工具感知的挖掘行为，显著提高了泛化能力。此外，加入视觉反馈后，任务成功率得到了进一步提升。这些结果验证了该方法在复杂环境下的有效性，为未来太空任务的自主挖掘系统开发提供了有力的支持。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于未来的月球或火星探测任务中，实现原位资源利用，例如自主挖掘月球土壤以提取水冰或其他资源。此外，该方法也可推广到其他复杂环境下的自主操作任务，如深海采矿、灾后救援等，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Autonomous regolith excavation is a cornerstone of in-situ resource utilization for a sustained human presence beyond Earth. However, this task is fundamentally hindered by the complex interaction dynamics of granular media and the operational need for robots to use diverse tools. To address these challenges, this work introduces a framework where a model-based reinforcement learning agent learns within a parallelized simulation. This environment leverages high-fidelity particle physics and procedural generation to create a vast distribution of both lunar terrains and excavation tool geometries. To master this diversity, the agent learns an adaptive interaction strategy by dynamically modulating its own stiffness and damping at each control step through operational space control. Our experiments demonstrate that training with a procedural distribution of tools is critical for generalization and enables the development of sophisticated tool-aware behavior. Furthermore, we show that augmenting the agent with visual feedback significantly improves task success. These results represent a validated methodology for developing the robust and versatile autonomous systems required for the foundational tasks of future space missions.