論文の概要: Learning Tool-Aware Adaptive Compliant Control for Autonomous Regolith Excavation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05475v1
• Date: Fri, 05 Sep 2025 20:09:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.527953
• Title: Learning Tool-Aware Adaptive Compliant Control for Autonomous Regolith Excavation
• Title（参考訳）: 自律型リゴリス掘削のための学習ツール・アウェア適応整合制御
• Authors: Andrej Orsula, Matthieu Geist, Miguel Olivares-Mendez, Carol Martinez,
• Abstract要約: 本研究では,モデルに基づく強化学習エージェントが並列化シミュレーション内で学習するフレームワークを紹介する。 ツールのプロシージャ分布によるトレーニングは、一般化に不可欠であり、高度なツール認識行動の開発を可能にすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.948852537273655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous regolith excavation is a cornerstone of in-situ resource utilization for a sustained human presence beyond Earth. However, this task is fundamentally hindered by the complex interaction dynamics of granular media and the operational need for robots to use diverse tools. To address these challenges, this work introduces a framework where a model-based reinforcement learning agent learns within a parallelized simulation. This environment leverages high-fidelity particle physics and procedural generation to create a vast distribution of both lunar terrains and excavation tool geometries. To master this diversity, the agent learns an adaptive interaction strategy by dynamically modulating its own stiffness and damping at each control step through operational space control. Our experiments demonstrate that training with a procedural distribution of tools is critical for generalization and enables the development of sophisticated tool-aware behavior. Furthermore, we show that augmenting the agent with visual feedback significantly improves task success. These results represent a validated methodology for developing the robust and versatile autonomous systems required for the foundational tasks of future space missions.
• Abstract（参考訳）: 自律的なリゴリス掘削は、地球外に存在する持続的な人類の資源利用の基盤となっている。 しかし、このタスクは、グラニュラーメディアの複雑な相互作用のダイナミクスと、多様なツールを使用するロボットの運用の必要性によって、基本的に妨げられている。 これらの課題に対処するために、モデルに基づく強化学習エージェントが並列化シミュレーション内で学習するフレームワークを導入する。 この環境は、高忠実度粒子物理学と手続き生成を活用して、月面地形と掘削ツール地形の両方を広範囲に分布させる。 この多様性を習得するために、エージェントは、操作空間制御を通じて、自身の剛性を動的に調整し、各制御ステップで減衰することにより、適応的な相互作用戦略を学ぶ。 ツールのプロシージャ分布によるトレーニングは、一般化に不可欠であり、高度なツール認識行動の開発を可能にすることを実証した。 さらに,視覚的フィードバックによるエージェントの増強はタスクの成功を著しく改善することを示した。 これらの結果は、将来の宇宙ミッションの基本課題に必要な堅牢で汎用的な自律システムを開発するための検証された方法論である。

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