行为规划与参数元学习在自适应组装中的具身智能机器人应用

《Journal of the Indian Chemical Society》：Behavioral Planning and Parameter Meta Learning for Embodied Intelligence Robots in Adaptive Assembly

本文提出基于行为树规划和参数元学习的具身智能机器人自适应装配方法，通过PDDL高阶任务规划与行为树执行框架的深度耦合，结合PEARL和SAC算法实现实时动态参数优化。实验验证在孔轴装配任务中成功率达94%以上，具备快速环境适应能力。

　　随着工业4.0和Industry 5.0的推进，制造业正经历从传统自动化向更加灵活、个性化生产模式的转变。这一趋势对机器人技术提出了更高的要求，尤其是在应对复杂装配任务时，机器人需要具备更强的适应能力和执行效率。在这样的背景下，具身智能（Embodied Intelligence, EI）作为机器人领域的一个新兴研究方向，逐渐受到关注。EI强调机器人通过与环境的物理交互实现自主学习，从而在面对不确定性和动态变化时展现出更高的灵活性和适应性。本文提出了一种行为规划与参数元学习相结合的方法，旨在为EI机器人在复杂装配任务中提供低代码/无代码的执行能力。

具身智能的核心在于其将感知、行动和认知紧密融合，使得机器人能够在与环境的持续互动中实现自我进化。传统工业机器人依赖于复杂的编程语言和专家知识，这限制了其在小批量、定制化生产中的应用。相较之下，EI机器人通过其自身的感知系统和认知能力，能够更好地应对任务中的不确定性。例如，在需要精确配合的装配任务中，如插孔装配，机器人需要根据实时环境数据调整其行为策略，以实现更高的精度和效率。为了实现这一目标，本文提出了一种基于感知-行动-认知闭环的系统架构，其中融合了行为树（Behavior Trees, BTs）和PDDL（Planning Domain Definition Language）等技术。

行为树作为一种层次化、模块化的任务控制框架，已经被广泛应用于机器人规划和执行领域。它能够有效管理复杂的操作场景，包括并发任务处理、故障恢复和实时环境适应。然而，大多数现有行为树系统仍然存在一些关键限制，例如其主要依赖于静态规则集，无法根据实时感知反馈进行参数调整，以及其与高层规划器如PDDL的整合往往较为松散，缺乏强大的协调机制来应对动态干扰。因此，当前的行为树系统在面对任务中断或环境不确定性时，难以快速重新配置或调整执行策略。为了解决这些问题，本文提出了一种将参数元学习直接嵌入到行为树节点中的方法，使得行为树的执行能够与PDDL驱动的高层规划紧密结合，从而实现更高效的动态行为规划。

参数元学习作为一种新兴的方法，能够帮助机器人系统实现自适应控制和技能迁移。在现有的研究中，参数元学习已经被应用于多种场景，如逆运动学求解、轨迹规划和多目标优化等。例如，有研究提出了基于演化算法和群体智能的优化方法，有效避免了局部最优解，提高了全局搜索效率；还有研究结合了响应面方法和NSGA-III（非支配排序遗传算法的改进版）进行多目标轨迹优化，提升了工作效率和轨迹平滑性。然而，尽管这些研究在理论上取得了进展，但在实际应用中仍然面临一些挑战，例如现有方法往往针对特定任务进行优化，缺乏在未知环境中的泛化能力，以及策略迁移通常需要较长的训练时间，限制了其在数据稀缺情况下的快速部署。

为了解决这些挑战，本文提出了一种基于PEARL（Probabilistic Embedding for Actor-Critic Reinforcement Learning）的参数元学习方法，结合SAC（Soft Actor-Critic）算法，实现了快速参数适应和策略演化。这种方法通过将参数元学习嵌入到行为树的执行过程中，使得机器人能够在少量交互样本的基础上，快速调整其行为策略。此外，本文还设计了一个闭环反馈机制，将运动反馈与参数元学习相结合，从而实现更高效的动态调整和实时控制。这种设计确保了反馈优化不仅作为独立的层次，而是被嵌入到任务规划和执行过程中，从而提升了系统的响应速度、参数调整效率和对现实世界干扰的适应能力。

本文提出的系统架构包括三个核心模块：任务规划、执行和学习。其中，任务规划模块采用PDDL进行高层次任务建模和推理，执行模块则利用行为树实现具体的任务执行，而学习模块则通过参数元学习进行自适应参数调整。在任务规划阶段，系统能够将抽象的任务规范转化为可执行的动作序列，从而实现高效的执行控制。在执行阶段，行为树能够根据实时环境数据调整其行为策略，以应对动态变化。而在学习阶段，参数元学习能够通过少量的交互样本，快速优化控制参数，使得机器人能够在复杂环境中实现更高的适应性。

为了验证本文提出的方法的有效性，我们构建了一个完整的机器人装配仿真系统，并在CoppeliaSim平台上进行了模拟实验。该仿真系统采用了6自由度的Franka Emika Panda机械臂模型，并集成了模拟视觉和力感知模块。实验结果显示，本文提出的方法在多种干扰条件下均能保持较高的成功率，并在不同公差范围内实现了稳定的自适应延迟。此外，实验还验证了该方法在面对非静态干扰时的高效适应能力，表现出更快的适应速度、更高的精度和更好的执行效率。

综上所述，本文提出了一种集成行为规划与参数元学习的方法，旨在提升EI机器人在复杂装配任务中的适应能力和执行效率。该方法通过将行为树与PDDL进行整合，并将参数元学习嵌入到行为树的执行过程中，实现了更高效的动态行为规划和实时参数调整。实验结果表明，该方法在面对干扰和不同公差时均能保持较高的成功率和稳定性，为解决传统编程方法在工业装配中的静态和低效问题提供了新的思路。未来的研究方向将包括进一步优化系统架构，提升其在更复杂环境中的适应能力，以及探索更广泛的应用场景，以推动具身智能技术在制造业中的深入发展。