Reinforcement Learning for Robotic Insertion of Flexible Cables in Industrial Settings

📄 arXiv: 2509.13731v1 📥 PDF

作者: Jeongwoo Park, Seabin Lee, Changmin Park, Wonjong Lee, Changjoo Nam

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-17

💡 一句话要点

提出基于强化学习和基础模型的柔性电缆机器人插入方法，实现零样本部署。

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 机器人操作 柔性电缆插入 零样本迁移 基础模型 语义分割 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 工业机器人进行柔性电缆插入面临精度要求高、电缆易变形等难题，传统方法依赖人工引导轨迹。
  2. 利用强化学习在仿真环境中训练机器人，结合基础模型实现从仿真到真实的零样本迁移。
  3. 实验表明，该方法无需在真实环境中微调即可直接部署，具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

柔性扁平电缆（FFC）的工业插入由于需要亚毫米级的精度来处理易变形的电缆，因此面临着巨大的挑战。在制造过程中，使用机器人操作臂进行FFC插入通常需要耗费大量人力来生成引导轨迹。强化学习（RL）提供了一种无需对FFC的复杂属性进行建模即可自动执行此任务的解决方案，但FFC的变形引起的非确定性需要大量的训练工作和时间。此外，直接在真实环境中训练是危险的，因为工业机器人移动速度快且没有安全措施。我们提出了一种用于FFC插入的RL算法，该算法利用基于基础模型的实物到仿真方法来减少训练时间并消除对机器人和周围环境造成物理损坏的风险。训练完全在仿真中完成，允许随机探索而没有物理损坏的风险。通过语义分割掩码实现从仿真到真实的迁移，该掩码仅留下与插入任务相关的视觉特征，例如电缆和插座的几何和空间信息。为了提高通用性，我们使用了一个基础模型，即Segment Anything Model 2（SAM2）。为了消除人为干预，我们采用视觉语言模型（VLM）来自动执行SAM2的初始提示，以找到分割掩码。在实验中，我们的方法表现出零样本能力，可以直接部署到真实环境中而无需微调。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决工业环境中柔性扁平电缆（FFC）的机器人自动插入问题。现有方法主要依赖人工示教或复杂建模，前者效率低且成本高，后者难以准确描述FFC的变形特性。直接在真实环境中训练强化学习模型存在安全风险和训练效率问题。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习在仿真环境中训练机器人，并通过基础模型（Segment Anything Model 2, SAM2）提取关键视觉特征，实现从仿真到真实的零样本迁移。这样既避免了在真实环境中训练的风险，又降低了对FFC精确建模的需求。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 仿真环境搭建，模拟FFC插入过程；2) 基于强化学习的策略训练，在仿真环境中学习最优插入策略；3) 基于视觉语言模型（VLM）自动提示SAM2，生成电缆和插座的语义分割掩码；4) 利用分割掩码进行sim-to-real迁移，将仿真环境中训练的策略应用到真实机器人上。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用基础模型SAM2提取与插入任务相关的视觉特征，并结合VLM实现自动提示，从而实现零样本的sim-to-real迁移。这避免了传统sim-to-real方法中对环境进行精确建模的需求，提高了泛化能力。

关键设计：论文使用视觉语言模型来自动提示 SAM2 模型，从而提取电缆和插座的分割掩码。强化学习算法的具体选择和参数设置（例如奖励函数的设计、探索策略等）在论文中未详细说明，属于未知信息。损失函数和网络结构等细节也未在摘要中提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

该方法实现了柔性电缆插入的零样本迁移，无需在真实环境中进行微调即可直接部署。具体的性能数据、对比基线和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。但零样本能力本身就是一个重要的实验亮点。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自动化装配线，尤其是在需要高精度和灵活性的电子产品制造、汽车制造等领域。通过减少人工干预和提高生产效率，降低生产成本，提升产品质量。未来，该方法有望扩展到其他柔性物体的机器人操作任务中。

📄 摘要（原文）

The industrial insertion of flexible flat cables (FFCs) into receptacles presents a significant challenge owing to the need for submillimeter precision when handling the deformable cables. In manufacturing processes, FFC insertion with robotic manipulators often requires laborious human-guided trajectory generation. While Reinforcement Learning (RL) offers a solution to automate this task without modeling complex properties of FFCs, the nondeterminism caused by the deformability of FFCs requires significant efforts and time on training. Moreover, training directly in a real environment is dangerous as industrial robots move fast and possess no safety measure. We propose an RL algorithm for FFC insertion that leverages a foundation model-based real-to-sim approach to reduce the training time and eliminate the risk of physical damages to robots and surroundings. Training is done entirely in simulation, allowing for random exploration without the risk of physical damages. Sim-to-real transfer is achieved through semantic segmentation masks which leave only those visual features relevant to the insertion tasks such as the geometric and spatial information of the cables and receptacles. To enhance generality, we use a foundation model, Segment Anything Model 2 (SAM2). To eleminate human intervention, we employ a Vision-Language Model (VLM) to automate the initial prompting of SAM2 to find segmentation masks. In the experiments, our method exhibits zero-shot capabilities, which enable direct deployments to real environments without fine-tuning.