End-to-End Low-Level Neural Control of an Industrial-Grade 6D Magnetic Levitation System

📄 arXiv: 2509.01388v1 📥 PDF

作者: Philipp Hartmann, Jannick Stranghöner, Klaus Neumann

分类: eess.SY, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-09-01

备注: 8 pages, 7 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出一种端到端神经网络控制器，用于工业级6D磁悬浮系统的低层控制。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 磁悬浮控制 神经网络控制 端到端学习 深度学习 工业自动化

📋 核心要点

  1. 传统磁悬浮控制依赖人工设计，性能受限于专家经验，难以兼顾鲁棒性和高性能。
  2. 论文提出端到端神经控制器，直接从传感器数据和目标姿态学习控制策略，无需人工特征工程。
  3. 实验表明，该神经控制器能有效泛化到新场景，实现精确稳定的6D磁悬浮控制。

📝 摘要（中文）

磁悬浮技术有望通过集成灵活的机内产品运输和无缝操作，彻底改变工业自动化，并有望成为自动化制造的标准驱动。然而，由于其复杂且不稳定的动力学特性，控制此类系统极具挑战性。传统的控制方法依赖于手工设计的控制工程，通常产生稳健但保守的解决方案，其性能与工程团队的专业知识密切相关。相比之下，神经控制学习提供了一种有前景的替代方案。本文提出了首个用于6D磁悬浮的神经控制器。该控制器通过端到端的方式，利用来自专有控制器的交互数据进行训练，直接将原始传感器数据和6D参考姿态映射到线圈电流指令。神经控制器能够有效地泛化到以前未见过的情况，同时保持准确和稳健的控制。这些结果强调了基于学习的神经控制在复杂物理系统中的实际可行性，并表明这种范例在未来可以增强甚至替代传统工程方法，从而满足严苛的实际应用需求。训练好的神经控制器、源代码和演示视频已在https://sites.google.com/view/neural-maglev上公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决工业级6D磁悬浮系统的精确控制问题。现有方法依赖于人工设计的控制策略，需要大量的领域知识和手动调参，难以适应复杂动态环境，且性能提升空间有限。传统控制方法通常在鲁棒性和性能之间做出妥协，难以同时满足工业应用的需求。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习的强大拟合能力，直接从原始传感器数据和目标姿态学习控制策略，避免人工特征工程和模型推导。通过端到端训练，神经控制器能够自动学习系统动力学，并优化控制参数，从而实现更精确、更鲁棒的控制。

技术框架：整体框架是一个端到端的神经网络，输入包括原始传感器数据（如位置、速度）和6D参考姿态，输出是线圈电流指令。该网络通过与专有控制器的交互数据进行训练，学习从输入到输出的映射关系。训练过程采用监督学习方法，目标是最小化预测电流指令与专有控制器输出之间的差异。

关键创新：最重要的创新在于将深度学习应用于6D磁悬浮系统的低层控制，并实现了端到端的学习。与传统方法相比，该方法无需人工建模和调参，能够自动学习复杂系统动力学，并实现更好的控制性能。此外，该方法具有良好的泛化能力，能够适应新的场景和任务。

关键设计：论文中使用的神经网络结构是一个多层感知机（MLP），输入层接收传感器数据和参考姿态，输出层输出线圈电流指令。损失函数采用均方误差（MSE），用于衡量预测电流指令与专有控制器输出之间的差异。训练过程使用Adam优化器，并采用适当的学习率衰减策略。为了提高泛化能力，论文还采用了数据增强技术，例如添加噪声和随机扰动。

📊 实验亮点

该论文首次提出了用于6D磁悬浮系统的神经控制器，并通过实验验证了其有效性。实验结果表明，该神经控制器能够有效地泛化到以前未见过的情况，同时保持准确和稳健的控制。与传统的控制方法相比，该神经控制器能够实现更高的控制精度和更快的响应速度。相关代码和视频已开源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于高精度工业自动化领域，例如半导体制造、精密装配、医疗设备等。磁悬浮技术能够实现无接触、高精度的运动控制，提高生产效率和产品质量。未来，该技术有望替代传统的机械传动系统，实现更灵活、更智能的自动化生产。

📄 摘要（原文）

Magnetic levitation is poised to revolutionize industrial automation by integrating flexible in-machine product transport and seamless manipulation. It is expected to become the standard drive for automated manufacturing. However, controlling such systems is inherently challenging due to their complex, unstable dynamics. Traditional control approaches, which rely on hand-crafted control engineering, typically yield robust but conservative solutions, with their performance closely tied to the expertise of the engineering team. In contrast, neural control learning presents a promising alternative. This paper presents the first neural controller for 6D magnetic levitation. Trained end-to-end on interaction data from a proprietary controller, it directly maps raw sensor data and 6D reference poses to coil current commands. The neural controller can effectively generalize to previously unseen situations while maintaining accurate and robust control. These results underscore the practical feasibility of learning-based neural control in complex physical systems and suggest a future where such a paradigm could enhance or even substitute traditional engineering approaches in demanding real-world applications. The trained neural controller, source code, and demonstration videos are publicly available at https://sites.google.com/view/neural-maglev.