多步装箱集成框架

任意形状自主装箱

融合强化学习与知识归纳的闭环系统，让机器人在窄箱中自主包装未知物体并适应形状与刚度变化。

汤亮 · Huang, Huang · Liu H. · Xie, Xinru · Gao X.Z. · Tian L.R.

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2024

技术优势

适应不确定

闭环组织强化学习、知识归纳和分析方法，训练系统自主应对测量或执行中的不确定，无需精确子过程。

适应多样物体

框架对不同形状、材料和刚度的物体均表现出适应性，扩大了可处理物体的范围。

空间利用高效

通过推挤实现无缝排列，在窄箱中高效利用有限空间。

已验证可行

先在仿真中训练，后在实验室综合评估，并在外星试验场初步验证，证明了框架的实际可行性。

应用场景

• 机器人装箱：替代人工完成窄箱内未知物体的密集装箱，减少每个子过程的精度需求，实现自主操作。
• 自主操作：提供闭环学习框架，使机器人在不确定条件下自主完成抓取、放置和推挤，无需精确建模。
• 具身智能：实现类人的系统级学习，集成多种设计方法，让机器人从经验中归纳知识并应对新物体。
• 仓储自动化：用于仓储中不规则物品的高密度装箱，提高空间利用率并适应多样库存。