IsaacLab项目中双机械臂协同搬运任务的强化学习实现与优化

概述

在机器人控制领域，多机械臂协同作业是一个具有挑战性的研究方向。本文将深入分析基于IsaacLab仿真平台实现的双Franka机械臂协同搬运任务的强化学习解决方案，探讨其中的技术难点和优化方法。

系统架构

该实现采用了MAPPO(Multi-Agent Proximal Policy Optimization)算法框架，这是一种专门为多智能体系统设计的强化学习算法。系统主要包含以下几个关键组件：

1. 环境配置：构建了包含两个Franka机械臂的仿真环境，每个机械臂配备夹爪用于抓取物体
2. 观测空间：包含关节位置、速度、目标物体位置、目标位置等信息
3. 动作空间：控制机械臂各关节的运动及夹爪开合
4. 奖励函数：设计合理的奖励机制引导学习过程

技术实现细节

动作处理机制

在_pre_physics_step方法中，系统处理来自策略网络的连续动作输出：

1. 将动作值加到当前关节目标位置上
2. 对夹爪动作进行二值化处理（开/合）
3. 使用torch.clamp确保关节目标位置在合理范围内

这种处理方式既保持了动作的连续性（关节位置），又实现了离散控制（夹爪动作）。

观测空间设计

观测空间精心设计为包含多个关键信息：

• 关节位置与默认位置的相对差值
• 关节速度与默认速度的相对差值
• 目标物体在机械臂基坐标系中的位置
• 目标位置在基坐标系中的坐标
• 上一时间步的动作

这种设计使智能体能够全面感知环境状态，有利于学习有效的控制策略。

状态表示

系统状态包含更丰富的信息，用于训练过程中的价值评估：

1. 两个机械臂的关节位置、速度、末端执行器位姿和应用动作
2. 两个目标物体的位置和姿态
3. 两个目标位置的位置和姿态

这种全面的状态表示有助于算法理解整个系统的动态特性。

性能优化与问题解决

在初期实现中，机械臂出现了明显的抖动现象。通过分析发现，这是由于多智能体强化学习训练过程中的非确定性评估导致的。解决方案包括：

1. 实现确定性评估模式，消除训练和评估阶段的行为差异
2. 调整策略网络的输出分布参数，限制动作的剧烈变化
3. 优化奖励函数设计，惩罚不必要的运动

训练配置

系统采用以下关键训练参数：

• 学习率：1e-4，使用KL自适应调整
• 折扣因子：0.99
• 轨迹长度：24步
• 训练epoch：5
• 小批量大小：2
• 熵奖励系数：0.01

这些参数经过精心调校，在训练稳定性和学习效率之间取得了良好平衡。

结论

通过IsaacLab平台实现的这个双机械臂协同搬运系统展示了多智能体强化学习在复杂机器人控制任务中的应用潜力。该系统不仅解决了机械臂协同作业的技术难题，还通过精心设计的观测空间和状态表示，以及优化的训练策略，实现了稳定高效的学习过程。这一解决方案为工业自动化中的多机器人协同作业提供了有价值的参考。