Impact of Markov Decision Process Design on Sim-to-Real Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2603.09427v1 📥 PDF

作者: Tatjana Krau, Jorge Mandlmaier, Tobias Damm, Frieder Heieck

分类: cs.LG

发布日期: 2026-03-10

备注: Submitted at the 65th IEEE Conference on Decision and Control

💡 一句话要点

分析MDP设计对Sim-to-Real强化学习的影响，提升工业过程控制精度

🎯 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)

关键词: 强化学习 Sim-to-Real 马尔可夫决策过程 工业过程控制 环境动力学模型

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在工业控制中面临Sim-to-Real的挑战，仿真策略难以直接应用于真实物理系统。
  2. 该研究系统分析了MDP设计选择对Sim-to-Real迁移的影响，关注状态、奖励、终止条件和动力学模型等因素。
  3. 实验表明，基于物理的动力学模型能显著提升真实环境中的控制精度，成功率提升高达50%。

📝 摘要（中文）

强化学习在工业过程控制中展现出巨大潜力，但仿真环境中训练的策略在部署到物理硬件时，常面临显著的Sim-to-Real差距。本文系统地分析了核心马尔可夫决策过程（MDP）设计选择——状态构成、目标包含、奖励函数设计、终止条件和环境动力学模型——如何影响这种迁移。通过颜色混合任务，我们评估了不同MDP配置和混合动力学在仿真和真实环境中的表现。实验结果表明，基于物理的动力学模型在严格的精度约束下，能够实现高达50%的真实世界成功率，而简化的模型则完全失败。我们的研究结果为在工业过程控制中部署强化学习提供了实用的MDP设计指南。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习在工业过程控制中从仿真环境迁移到真实环境时遇到的Sim-to-Real差距问题。现有方法通常依赖于简化的环境模型，导致在真实物理系统上的性能显著下降，无法满足工业应用对精度和稳定性的要求。

核心思路：论文的核心思路是系统性地分析和优化马尔可夫决策过程（MDP）的设计，包括状态表示、奖励函数、终止条件和环境动力学模型，以缩小仿真环境和真实环境之间的差异。通过更精确的动力学模型和更合理的奖励函数设计，使智能体在仿真环境中学习到的策略能够更好地泛化到真实世界。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 定义颜色混合任务作为实验平台；2) 构建不同复杂度的环境动力学模型，包括简化的模型和基于物理的模型；3) 设计不同的MDP配置，例如不同的状态表示和奖励函数；4) 在仿真环境中训练强化学习智能体；5) 将训练好的策略部署到真实的颜色混合硬件系统中进行测试和评估。

关键创新：论文最重要的技术创新在于系统性地研究了MDP设计选择对Sim-to-Real迁移的影响，并验证了基于物理的动力学模型在提高真实世界性能方面的有效性。与以往研究侧重于特定算法或领域自适应方法不同，该研究关注于MDP本身的设计，为解决Sim-to-Real问题提供了一种新的视角。

关键设计：在环境动力学模型方面，论文对比了简化的线性模型和基于物理的非线性模型。奖励函数的设计考虑了目标颜色与实际颜色之间的差异，并引入了稀疏奖励以鼓励智能体更快地达到目标。终止条件的设计则考虑了时间和混合精度的限制。具体参数设置和网络结构的选择未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在颜色混合任务中，采用基于物理的动力学模型能够显著提高真实世界中的控制精度，成功率达到50%，而使用简化模型的策略则完全失效。这验证了更精确的环境模型对于Sim-to-Real迁移的重要性，并为工业过程控制中的强化学习应用提供了有力的支持。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种工业过程控制场景，例如化学反应控制、材料配比、机器人操作等。通过优化MDP设计，可以显著提高强化学习策略在真实物理系统中的性能，降低部署成本，加速智能化转型。未来，该方法有望推广到更复杂的工业控制任务中，实现更高效、更精确的自动化控制。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) has demonstrated strong potential for industrial process control, yet policies trained in simulation often suffer from a significant sim-to-real gap when deployed on physical hardware. This work systematically analyzes how core Markov Decision Process (MDP) design choices -- state composition, target inclusion, reward formulation, termination criteria, and environment dynamics models -- affect this transfer. Using a color mixing task, we evaluate different MDP configurations and mixing dynamics across simulation and real-world experiments. We validate our findings on physical hardware, demonstrating that physics-based dynamics models achieve up to 50% real-world success under strict precision constraints where simplified models fail entirely. Our results provide practical MDP design guidelines for deploying RL in industrial process control.