7、机器人电缆跟随的触觉运动策略学习：从仿真到现实的迁移

机器人电缆跟随的触觉运动策略学习：从仿真到现实的迁移

在机器人技术领域，操作可变形线性物体（DLOs），如电缆跟随任务，一直是一个具有挑战性的问题。人类可以轻松完成的电缆跟随任务，对于机器人来说却困难重重。同时，在现实世界中学习策略可能会损坏传感器，并且数据收集也存在困难。为了解决这些问题，我们提出了一种强化学习方法，将电缆跟随技能从仿真环境迁移到现实世界。

背景知识

• 感知方式 ：机器人操作物体时，获取物体信息和感知操作环境是智能操作的前提。视觉传感器的发展使得一些机器人操作方法依赖基于视觉的感知来快速理解环境，但这种方法可能会受到遮挡、光照条件等因素的影响。而触觉感知则可以表征接触物体的物理特性和空间信息，增强机器人在各种任务中的性能和安全性。机器人触觉传感可以通过不同类型的传感器实现，包括电容式、压电式和光学传感器等。
• DLOs 操作挑战 ：DLOs 操作对于人工系统来说具有挑战性，例如电缆跟随任务，随着抓手的移动，电缆的状态会动态变化，可能导致打结和缠绕。一些研究通过添加额外的约束条件来克服这些问题，如将物体放在桌子上或固定电缆的起始端。
• 仿真到现实的迁移问题 ：在现实场景中训练可能会导致传感器损坏，并且需要大量的学习数据。因此，大多数强化学习策略是在仿真环境中训练的，但直接将策略部署到现实世界时，由于不可忽略的领域差距，性能会显著下降。所以，将策略从仿真环境迁移到现实世界至关重要。

相关工作

• DLOs 操作方法