磁力学机器人仿真与强化学习环境：MagBotSim
机器人学
2025-11-21 v1 机器学习
摘要
磁力学浮力即将在工业自动化中实现机器内物料流动的革命性应用。这些系统具有灵活的可配置性，能够包括大量独立驱动的 shuttle(运输器)，以动态方式重新平衡生产能力。除了这些系统在动态运输方面的优势之外，这些系统还具有执行机械操作的潜在而未被充分利用的特性。通过将运输和操作领域整合到磁力学机器人群 swarm 中，我们实现了制造系统显著提高的效率、适应性和紧凑性。为支持磁力学浮力系统的智能算法开发，我们引入 MagBotSim(磁力学机器人仿真)：一个用于磁力学浮力系统的基于物理的仿真。通过将磁力学浮力系统表述为机器人群 swarm 并提供专门的仿真，本工作为由磁力学机器人驱动的下一代制造系统奠定了基础。MagBotSim 的文档、视频、实验和代码均可在 https://ubi-coro.github.io/MagBotSim/ 获取。
引用
@article{arxiv.2511.16158,
title = {MagBotSim: Physics-Based Simulation and Reinforcement Learning Environments for Magnetic Robotics},
author = {Lara Bergmann and Cedric Grothues and Klaus Neumann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.16158},
year = {2025}
}