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FinsSim: A Reality-Aligned Integrated Simulation Platform for Underwater Robot Learning
摘要
水下机器人学习依赖于能够同时集成高保真流体动力学、便捷学习接口以及可信实机迁移路径的仿真器。本文提出 FinsSim：一个面向水下机器人 Sim-to-Real 学习的现实对齐一体化仿真平台。FinsSim 首先以可选后端构建可适配不同需求的高保真仿真环境，并提供标准控制基线与统一的机器人学习工作流。为实现可靠的 Sim-to-Real 迁移，FinsSim 采用多传感器融合方案，在低成本条件下实现精确定位；同时实现经过标定的推进器-流体动力学模型与受约束的 wrench 分配算法。通过 ROS 2 连接这些模块，FinsSim 建立了完整的仿真到实机迁移流水线。匹配的仿真和实机实验表明，FinsSim 可以实现水下机器人控制策略的可靠 Sim-to-Real 迁移；独立消融实验也验证了其各模块能够从不同方面应对水下 Sim-to-Real 的关键问题。总体而言，本工作旨在弥合理论研究与实际应用之间的差距，推动水下机器人领域的发展。
Yu Zhang, Yuanmingqing Song, Xiangyun Rao, Pangkit Fong, Kunhao Zhang, Chongrong Fang, and Jianping He. “FinsSim: A Reality-Aligned Integrated Simulation Platform for Underwater Robot Learning.” arXiv:2609.23943, 2026.
01
高保真仿真
FinsSim 支持可选仿真后端，以适应不同的建模、训练与评估需求。平台将不同保真度的流体动力学模型作为可替换组件，覆盖简化 Fossen、经过标定的 Fossen 与 Physics-Mesh 等建模路径。
这使研究者可以在计算成本、建模便利性与现实一致性之间进行明确选择，而不是被单一的仿真配置限制。
02
统一学习工作流
平台提供标准控制基线、单体与多体学习接口，以及面向并行训练的工作流。传感器仿真与统一观测、控制接口使数据采集、策略训练、仿真控制和评估能够在同一框架中进行。
这些接口面向水下机器人研究中常见的控制与学习任务，而非绑定于单一算法或单一载体。
03
现实对齐与部署
FinsSim 通过多传感器融合提供低成本定位，并通过推进器、执行器和流体动力学的标定使仿真模型与实体平台保持一致。受约束的 wrench 分配则将策略或控制器的期望指令安全地映射到实体推进器。
ROS 2 连接仿真、定位、控制和硬件通信模块，形成一条可重复使用的仿真到实机链路。
04
实验验证
论文在匹配的仿真和水池实验中评估定位精度、仿真动力学回放、四自由度定点保持和三维轨迹跟踪，并通过消融研究分别考察关键模块的作用。
在定点保持实验中，Calibrated Fossen 参考策略在 8 个设定点中持续保持了 7 个；长时程轨迹跟踪则覆盖直线、折线、椭圆与双纽线参考。更多可视化结果与实验视频见论文主页。