BeyondContact: A Reinforcement Learning Framework for Airflow-Based Non-Contact Manipulation
作者: Peiyu Yang, Mohamad S. Moudallal, Antonio Langella, Giulio Turrisi, Victor Barasuol, Claudio Semini
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2026-11-02
备注: Peiyu Yang and Mohamad S. Moudallal contributed equally. This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于气流的非接触操控框架以解决接触操控限制问题
🎯 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: 气流操控 非接触操控 强化学习 机器人技术 物体操控
📋 核心要点
- 现有的接触式操控方法受到物体可达性和机械特性的限制，难以在某些情况下有效应用。
- 本文提出了一种气流扩展，支持大规模并行训练，并结合接触推送与气流操控的混合策略。
- 在实际实验中，HPB策略实现了80%的成功率，而RR策略的航向误差仅为2.6度，显示出显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
接触式机器人操控受到末端执行器可达性和物体机械特性的限制。气流能够在不直接接触的情况下施加力，从而实现对物体的操控。然而，缺乏合适的仿真环境限制了强化学习在气流操控中的应用。为此，本文开发了一种与机器人和任务无关的气流扩展，支持大规模并行训练。基于此扩展，训练了混合推吹（HPB）策略和矩形重定向（RR）策略。实验结果显示，HPB在20次试验中成功率达到80%，而RR在四个目标方向上的平均绝对航向误差为2.6度。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决接触式操控在物体可达性和机械特性方面的局限性，尤其是在需要非接触操控的场景中。现有方法在这些情况下往往无法有效执行任务。
核心思路：论文提出了一种基于气流的操控框架，利用气流施加力以实现物体操控，避免了直接接触的限制。通过开发与任务无关的气流扩展，支持强化学习的训练过程。
技术框架：整体架构包括气流模型的实验识别、气流扩展的开发、混合推吹（HPB）策略和矩形重定向（RR）策略的训练，以及高效的物理执行设计。主要模块包括气流模型、策略训练和物理执行系统。
关键创新：最重要的技术创新在于开发了气流扩展，使得强化学习能够在气流操控中应用，突破了传统接触操控的限制。与现有方法相比，该框架支持大规模并行训练，提升了操控的灵活性和适应性。
关键设计：在设计中，采用了实验识别的气流模型来计算施加在物体上的力和扭矩，确保了操控的精确性。同时，设计了一种轻量级的高速吹风机，与夹持器共存，优化了物理执行的效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，混合推吹（HPB）策略在20次试验中成功率达到80%，而矩形重定向（RR）策略在四个目标方向上的平均绝对航向误差仅为2.6度。这些结果表明，气流操控在实际应用中具有显著的效果和潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括物流、制造业和服务机器人等场景，尤其是在需要非接触操控的情况下，如处理易碎物品或在复杂环境中操控物体。未来，该技术可能推动机器人在更广泛的应用中实现更高的灵活性和安全性。
📄 摘要（原文）
Contact-based robotic manipulation is constrained by end-effector reachability and the mechanical properties of objects. Airflow can exert forces without direct robot-object contact, enabling manipulation of objects beyond the reach or when direct contact is undesirable. However, the lack of suitable simulation has hindered the application of reinforcement learning to airflow-based manipulation, limiting the broader adoption of this mechanism compared with contact-based methods. To address this gap, we developed a robot- and task-agnostic airflow extension for Isaac Lab that supports massively parallel training. The extension uses experimentally identified airflow models to compute the forces and torques exerted on objects. Based on this extension, we train a hybrid push-blow (HPB) policy that combines contact-based pushing with airflow manipulation and a rectangular reorientation (RR) policy that controls a cuboid's heading using airflow alone. To enable physical execution, we design a lightweight, high-speed blower that coexists with a gripper. In zero-shot real-world deployment, HPB achieves an 80% success rate over 20 trials, while RR achieves a mean absolute heading error of 2.6 degrees across four target headings. The project materials are available at https://github.com/iit-DLSLab/BeyondContact.