Learning global control of underactuated systems with Model-Based Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2504.06721v1 📥 PDF

作者: Niccolò Turcato, Marco Calì, Alberto Dalla Libera, Giulio Giacomuzzo, Ruggero Carli, Diego Romeres

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-04-09

备注: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2409.05811

💡 一句话要点

提出基于模型的强化学习方法MC-PILCO，用于欠驱动系统的全局控制学习。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 基于模型的强化学习 欠驱动系统控制 MC-PILCO 机器人控制 数据效率

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在欠驱动系统中学习全局控制策略时，通常面临数据效率低下的挑战。
  2. 论文采用MC-PILCO算法，通过学习系统动力学模型，在仿真环境中进行策略优化，提高数据利用率。
  3. MC-PILCO在之前的比赛中表现出色，证明了其在实际机器人控制任务中的有效性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种针对ICRA 2025“RealAIGym AI奥林匹克”竞赛第三届的解决方案。我们采用了基于模型的强化学习算法MC-PILCO（Monte-Carlo Probabilistic Inference for Learning Control），该算法以其在包括倒立摆、球杆系统和Furuta摆等各种低维机器人任务中的卓越数据效率而闻名。MC-PILCO利用交互数据优化系统动力学模型，从而可以通过仿真进行策略改进，而无需直接优化系统数据。这种方法已在物理系统中被证明非常有效，与无模型（MF）替代方案相比，具有更高的数据效率。值得注意的是，MC-PILCO此前已赢得该比赛的前两届，证明了其在模拟和真实环境中的鲁棒性。除了简要回顾该算法外，我们还讨论了MC-PILCO在手头任务中的实现的最关键方面：pendubot和acrobot系统的全局策略学习。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决欠驱动系统（如pendubot和acrobot）的全局控制问题。传统的强化学习方法，尤其是无模型方法，需要大量的真实世界数据进行训练，这在机器人控制领域是昂贵且耗时的。因此，提高数据效率是关键挑战。

核心思路：论文的核心在于利用基于模型的强化学习（MBRL）算法MC-PILCO。MC-PILCO通过学习系统的动力学模型，在仿真环境中进行策略优化，从而减少对真实世界数据的依赖。这种方法的核心思想是“先学习，后控制”，即先学习环境的动态特性，再利用学到的模型来指导控制策略的优化。

技术框架：MC-PILCO算法的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 与真实环境或仿真环境交互，收集数据；2) 利用收集到的数据学习系统的动力学模型；3) 使用学习到的模型进行策略优化，通常采用蒙特卡洛方法进行概率推断；4) 将优化后的策略部署到真实系统或仿真环境中，并重复以上过程。

关键创新：MC-PILCO的关键创新在于其数据效率。与无模型方法相比，MC-PILCO通过学习系统模型，能够更有效地利用数据进行策略优化。此外，MC-PILCO采用概率推断方法，能够处理系统中的不确定性，提高控制策略的鲁棒性。

关键设计：MC-PILCO的关键设计包括：1) 动力学模型的选择，通常采用高斯过程或神经网络等方法进行建模；2) 损失函数的设计，通常包括控制成本和状态偏差等；3) 策略优化方法，通常采用蒙特卡洛方法进行采样和评估；4) 模型更新策略，如何平衡新数据和旧模型之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文成功将MC-PILCO算法应用于pendubot和acrobot系统的全局控制学习，并在ICRA 2025“RealAIGym AI奥林匹克”竞赛中取得了优异成绩。MC-PILCO在此前的比赛中也多次获胜，证明了其在实际机器人控制任务中的有效性和鲁棒性。具体性能数据和对比基线未在摘要中明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种欠驱动机器人系统的控制，例如双足机器人、飞行机器人和水下机器人等。通过提高数据效率，可以降低机器人控制算法的开发成本，加速机器人在复杂环境中的应用。此外，该方法还可以应用于其他需要精确控制的领域，例如自动化生产线和医疗机器人。

📄 摘要（原文）

This short paper describes our proposed solution for the third edition of the "AI Olympics with RealAIGym" competition, held at ICRA 2025. We employed Monte-Carlo Probabilistic Inference for Learning Control (MC-PILCO), an MBRL algorithm recognized for its exceptional data efficiency across various low-dimensional robotic tasks, including cart-pole, ball \& plate, and Furuta pendulum systems. MC-PILCO optimizes a system dynamics model using interaction data, enabling policy refinement through simulation rather than direct system data optimization. This approach has proven highly effective in physical systems, offering greater data efficiency than Model-Free (MF) alternatives. Notably, MC-PILCO has previously won the first two editions of this competition, demonstrating its robustness in both simulated and real-world environments. Besides briefly reviewing the algorithm, we discuss the most critical aspects of the MC-PILCO implementation in the tasks at hand: learning a global policy for the pendubot and acrobot systems.