零样本仿真到现实强化学习用于水果采摘
机器人学
2025-05-14 v1
摘要
本文提出了一套完整的仿真到现实管线，用于从密集集群中自动采摘草莓。我们的方法利用自定义的MuJoCo仿真环境，并集成了域随机化技术。在该环境中，使用休眠比率最小化算法训练深度强化学习智能体。该管线将低层控制与高层感知和决策相结合，在仿真环境和真实实验室环境中均表现出有前景的性能，为成功迁移到现实世界的自主水果采摘奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2505.08458,
title = {Zero-Shot Sim-to-Real Reinforcement Learning for Fruit Harvesting},
author = {Emlyn Williams and Athanasios Polydoros},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.08458},
year = {2025}
}