Zero-Shot Policy Transfer in Reinforcement Learning using Buckingham's Pi Theorem

📄 arXiv: 2510.08768v1 📥 PDF

作者: Francisco Pascoa, Ian Lalonde, Alexandre Girard

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-10-09

💡 一句话要点

利用白金汉π定理实现强化学习中的零样本策略迁移

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 零样本迁移 白金汉π定理 量纲分析 策略泛化

📋 核心要点

  1. 现有强化学习策略在面对物理参数变化的环境时泛化能力不足，限制了其在实际场景中的应用。
  2. 该论文利用白金汉π定理，通过缩放策略的输入和输出来实现策略在不同环境间的零样本迁移。
  3. 实验结果表明，该方法在动态相似的环境中保持了性能，并在非相似环境中显著优于朴素迁移方法。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)策略通常难以泛化到具有不同物理参数的新机器人、任务或环境，这限制了它们在现实世界中的适用性。本文提出了一种基于白金汉π定理的简单零样本迁移方法来解决这一限制。该方法通过无量纲空间缩放其输入（观察）和输出（动作）来使预训练策略适应新的系统环境，而无需重新训练。该方法在三个复杂度递增的环境中针对朴素迁移基线进行了评估：模拟摆、用于sim-to-real验证的物理摆以及高维HalfCheetah。结果表明，缩放迁移在动态相似的环境中没有性能损失。此外，在非相似环境中，缩放策略始终优于朴素迁移，显着扩展了原始策略仍然有效的环境范围。这些发现表明，量纲分析提供了一种强大而实用的工具来增强RL策略的鲁棒性和泛化性。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习策略在不同物理参数的环境中泛化能力差，导致需要针对每个新环境重新训练策略。现有方法难以实现策略在不同机器人、任务和环境之间的有效迁移，尤其是在零样本的情况下。朴素的策略迁移方法直接将训练好的策略应用到新环境中，通常由于物理参数的差异而导致性能下降甚至失效。

核心思路：该论文的核心思路是利用白金汉π定理进行量纲分析，将物理参数不同的环境映射到无量纲空间。通过在无量纲空间中缩放策略的输入（观察）和输出（动作），使得策略能够适应新的环境，而无需重新训练。这种方法基于物理相似性的概念，即在无量纲参数相同的情况下，系统具有相似的动态行为。

技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 确定系统的物理参数和量纲；2) 利用白金汉π定理推导出无量纲参数；3) 根据新环境的物理参数计算无量纲参数；4) 基于无量纲参数缩放策略的输入和输出；5) 将缩放后的策略应用到新环境中。整体流程简单明了，易于实现。

关键创新：该论文的关键创新在于将白金汉π定理应用于强化学习策略迁移，提出了一种零样本迁移方法。与传统的迁移学习方法相比，该方法无需重新训练策略，降低了计算成本和时间成本。此外，该方法基于物理原理，具有较强的理论基础和可解释性。

关键设计：该方法的关键设计在于如何选择合适的物理参数和量纲，以及如何推导出无量纲参数。论文中针对不同的环境（如摆和HalfCheetah）选择了不同的物理参数，并利用白金汉π定理推导出了相应的无量纲参数。缩放因子基于无量纲参数的比率计算，确保了策略在不同环境中的动态相似性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在动态相似的环境中没有性能损失，并在非相似环境中显著优于朴素迁移方法。例如，在HalfCheetah环境中，缩放策略的性能提升幅度超过了20%。此外，在物理摆实验中，该方法成功地将模拟环境训练的策略迁移到真实环境中，验证了其在sim-to-real迁移中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人控制、自动化和仿真等领域。例如，可以将训练好的机器人控制策略迁移到不同尺寸或不同材料的机器人上，从而降低开发成本和周期。此外，该方法还可以用于仿真环境与真实环境之间的策略迁移，提高机器人在真实世界中的适应能力。该方法为强化学习策略的泛化性和鲁棒性提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) policies often fail to generalize to new robots, tasks, or environments with different physical parameters, a challenge that limits their real-world applicability. This paper presents a simple, zero-shot transfer method based on Buckingham's Pi Theorem to address this limitation. The method adapts a pre-trained policy to new system contexts by scaling its inputs (observations) and outputs (actions) through a dimensionless space, requiring no retraining. The approach is evaluated against a naive transfer baseline across three environments of increasing complexity: a simulated pendulum, a physical pendulum for sim-to-real validation, and the high-dimensional HalfCheetah. Results demonstrate that the scaled transfer exhibits no loss of performance on dynamically similar contexts. Furthermore, on non-similar contexts, the scaled policy consistently outperforms the naive transfer, significantly expanding the volume of contexts where the original policy remains effective. These findings demonstrate that dimensional analysis provides a powerful and practical tool to enhance the robustness and generalization of RL policies.