Learning Robotic Policy with Imagined Transition: Mitigating the Trade-off between Robustness and Optimality
作者: Wei Xiao, Shangke Lyu, Zhefei Gong, Renjie Wang, Donglin Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-13 (更新: 2025-09-19)
💡 一句话要点
提出基于想象转换的强化学习框架，提升四足机器人运动策略的鲁棒性和最优性
🎯 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: 四足机器人 强化学习 领域随机化 鲁棒性 最优性 想象转换 运动控制
📋 核心要点
- 现有四足机器人学习方法依赖领域随机化，但导致鲁棒性和最优性之间的权衡，策略过于保守。
- 论文提出两阶段框架，利用理想环境下的最优策略和动力学模型生成想象转换，作为强化学习的示范。
- 实验表明，该方法加速训练，减少跟踪误差，并增强了分布外的鲁棒性，有效缓解了领域随机化的负面影响。
📝 摘要（中文）
现有的四足机器人运动学习范式通常依赖于广泛的领域随机化来缓解sim2real差距并增强鲁棒性。它通过训练具有各种环境参数和传感器噪声的策略，以在不确定性下可靠地执行任务。然而，由于理想条件下的最优性能通常与处理最坏情况的需求相冲突，因此在最优性和鲁棒性之间存在权衡。这种权衡迫使学习到的策略优先考虑在各种具有挑战性的条件下的稳定性，而不是在理想条件下的效率和准确性，从而导致过于保守的行为，牺牲了峰值性能。在本文中，我们提出了一个两阶段框架，通过将策略学习与想象转换相结合来缓解这种权衡。该框架通过结合来自理想化设置中的最优策略和动力学模型的想象转换作为示范性输入，来增强传统的强化学习（RL）方法。我们的研究结果表明，这种方法显着减轻了领域随机化对现有RL算法产生的负面影响。它可以加速训练，减少分布内的跟踪误差，并增强分布外的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：现有四足机器人运动策略学习方法为了增强鲁棒性，过度依赖领域随机化，导致策略在理想环境下表现不佳，牺牲了最优性能。问题在于如何在保证鲁棒性的同时，提升策略在理想条件下的效率和准确性，缓解鲁棒性和最优性之间的trade-off。
核心思路：核心思路是将策略学习与想象转换相结合。通过在强化学习过程中引入由理想环境下的最优策略和动力学模型生成的“想象转换”作为示范性输入，引导策略学习，使其在保证鲁棒性的同时，也能学习到理想条件下的最优行为。
技术框架：该框架包含两个阶段：1) 想象转换生成阶段：利用理想环境下的最优策略和动力学模型生成一系列“想象转换”，这些转换代表了在理想条件下的最优行为轨迹。2) 策略学习阶段：将生成的“想象转换”作为示范性输入，与真实环境中的经验数据一起，用于训练强化学习策略。该策略旨在模仿“想象转换”中的最优行为，同时适应真实环境中的不确定性。
关键创新：关键创新在于将“想象转换”引入强化学习过程，作为一种示范性信号。与传统的模仿学习不同，这里的“示范”并非来自真实数据，而是来自理想化的模型和策略。这种方法能够有效地引导策略学习，使其在保证鲁棒性的同时，也能学习到理想条件下的最优行为，从而缓解鲁棒性和最优性之间的trade-off。
关键设计：论文中，想象转换的具体生成方式和如何融入强化学习训练过程是关键设计。例如，如何选择合适的理想化动力学模型？如何设计损失函数，使得策略既能模仿想象转换中的最优行为，又能适应真实环境中的噪声和不确定性？这些细节将直接影响最终策略的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够显著提升四足机器人的运动性能。与传统的基于领域随机化的强化学习方法相比，该方法加速了训练过程，降低了跟踪误差，并增强了分布外的鲁棒性。具体性能提升数据未知，但摘要强调了“显著减轻了领域随机化对现有RL算法产生的负面影响”。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高鲁棒性和最优性能的机器人运动控制任务，例如四足机器人的复杂地形导航、高速奔跑和跳跃等。此外，该方法还可以推广到其他类型的机器人和控制任务中，例如无人机的自主飞行、机械臂的精准操作等，具有广泛的应用前景和实际价值。
📄 摘要（原文）
Existing quadrupedal locomotion learning paradigms usually rely on extensive domain randomization to alleviate the sim2real gap and enhance robustness. It trains policies with a wide range of environment parameters and sensor noises to perform reliably under uncertainty. However, since optimal performance under ideal conditions often conflicts with the need to handle worst-case scenarios, there is a trade-off between optimality and robustness. This trade-off forces the learned policy to prioritize stability in diverse and challenging conditions over efficiency and accuracy in ideal ones, leading to overly conservative behaviors that sacrifice peak performance. In this paper, we propose a two-stage framework that mitigates this trade-off by integrating policy learning with imagined transitions. This framework enhances the conventional reinforcement learning (RL) approach by incorporating imagined transitions as demonstrative inputs. These imagined transitions are derived from an optimal policy and a dynamics model operating within an idealized setting. Our findings indicate that this approach significantly mitigates the domain randomization-induced negative impact of existing RL algorithms. It leads to accelerated training, reduced tracking errors within the distribution, and enhanced robustness outside the distribution.