Swooper: Learning High-Speed Aerial Grasping With a Simple Gripper
作者: Ziken Huang, Xinze Niu, Bowen Chai, Renbiao Jin, Danping Zou
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-06
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 11, Issue: 2, February 2026)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
Swooper：提出一种基于深度强化学习的无人机高速抓取方法，使用简单夹爪实现高成功率。
🎯 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: 无人机抓取 深度强化学习 高速飞行 两阶段学习 零样本迁移
📋 核心要点
- 现有高速空中抓取方法对飞行控制和夹爪操作要求极高，协调复杂，直接训练难度大。
- Swooper采用两阶段学习策略，先预训练飞行控制策略，再微调以获得抓取技能，降低训练难度。
- 实验表明，Swooper在真实环境中实现了84%的抓取成功率，抓取速度高达1.5米/秒，无需微调。
📝 摘要（中文）
高速空中抓取对精确、响应迅速的飞行控制和协调的夹爪操作提出了重大挑战。本文提出Swooper，一种基于深度强化学习(DRL)的方法，它使用单个轻量级神经网络策略实现精确的飞行控制和主动夹爪控制。由于飞行和抓取协调的复杂性，直接通过DRL训练这种策略并非易事。为了解决这个问题，我们采用了一种两阶段学习策略：首先预训练一个飞行控制策略，然后对其进行微调以获得抓取技能。通过精心设计的奖励函数和训练框架，整个训练过程在配备Nvidia RTX 3060 GPU的标准桌面上在60分钟内完成。为了在现实世界中验证训练后的策略，我们开发了一个轻量级四旋翼抓取平台，配备了一个简单的现成夹爪，并将该策略以零样本方式部署在板载Raspberry Pi 4B计算机上，每次推理仅需约1.0毫秒。在25次真实世界的试验中，我们的策略实现了84%的抓取成功率和高达1.5米/秒的抓取速度，无需任何微调。这与最先进的具有复杂夹爪的经典系统的鲁棒性和敏捷性相匹配，突出了DRL在学习能够无缝集成高速飞行和抓取的鲁棒控制策略方面的能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决无人机高速空中抓取问题。现有方法通常依赖复杂的夹爪设计和精细的手动控制策略，成本高昂且难以适应复杂环境。直接使用深度强化学习训练端到端控制策略面临训练难度大、收敛慢等问题。
核心思路：论文的核心思路是将复杂的端到端学习任务分解为两个阶段：首先学习通用的飞行控制策略，然后在此基础上微调策略以学习抓取技能。这种分阶段学习方法降低了训练难度，提高了策略的泛化能力。同时，使用简单的夹爪降低了硬件成本和控制复杂度。
技术框架：Swooper的整体框架包含两个主要阶段：预训练阶段和微调阶段。在预训练阶段，使用深度强化学习训练一个通用的飞行控制策略，使其能够稳定地悬停和跟踪目标。在微调阶段，将预训练的飞行控制策略作为基础，添加抓取相关的奖励函数，并进行微调，使无人机能够自主地进行高速抓取。整个训练过程在模拟环境中进行，然后将训练好的策略零样本迁移到真实世界。
关键创新：Swooper的关键创新在于其两阶段学习策略，该策略有效地降低了深度强化学习在复杂控制任务中的训练难度。此外，Swooper使用简单的夹爪实现了与复杂夹爪相当的抓取性能，降低了硬件成本和控制复杂度。
关键设计：论文中，奖励函数的设计至关重要。在预训练阶段，奖励函数主要关注无人机的稳定性和目标跟踪精度。在微调阶段，奖励函数增加了抓取相关的奖励，例如与目标的距离、抓取成功与否等。网络结构方面，论文使用了一个轻量级的神经网络，以保证推理速度。训练过程中，使用了Adam优化器，并设置了合适的学习率和折扣因子。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Swooper在真实世界的实验中取得了显著成果。在25次试验中，实现了84%的抓取成功率，抓取速度高达1.5米/秒，且无需任何微调。该性能与使用复杂夹爪的传统方法相当，证明了深度强化学习在学习鲁棒控制策略方面的潜力。此外，Swooper策略在Raspberry Pi 4B上运行，推理时间仅为1毫秒，表明其具有良好的实时性。
🎯 应用场景
Swooper技术可应用于物流配送、灾害救援、农业采摘等领域。通过使用低成本的无人机和简单的夹爪，可以实现高效、灵活的空中抓取操作，降低人力成本，提高工作效率。未来，该技术有望应用于更复杂的环境和任务中，例如在拥挤的城市环境中进行包裹递送，或在危险区域进行物资投放。
📄 摘要（原文）
High-speed aerial grasping presents significant challenges due to the high demands on precise, responsive flight control and coordinated gripper manipulation. In this work, we propose Swooper, a deep reinforcement learning (DRL) based approach that achieves both precise flight control and active gripper control using a single lightweight neural network policy. Training such a policy directly via DRL is nontrivial due to the complexity of coordinating flight and grasping. To address this, we adopt a two-stage learning strategy: we first pre-train a flight control policy, and then fine-tune it to acquire grasping skills. With the carefully designed reward functions and training framework, the entire training process completes in under 60 minutes on a standard desktop with an Nvidia RTX 3060 GPU. To validate the trained policy in the real world, we develop a lightweight quadrotor grasping platform equipped with a simple off-the-shelf gripper, and deploy the policy in a zero-shot manner on the onboard Raspberry Pi 4B computer, where each inference takes only about 1.0 ms. In 25 real-world trials, our policy achieves an 84% grasp success rate and grasping speeds of up to 1.5 m/s without any fine-tuning. This matches the robustness and agility of state-of-the-art classical systems with sophisticated grippers, highlighting the capability of DRL for learning a robust control policy that seamlessly integrates high-speed flight and grasping. The supplementary video is available for more results. Video: https://zikenhuang.github.io/Swooper/.