DiffCoTune: Differentiable Co-Tuning for Cross-domain Robot Control
作者: Lokesh Krishna, Sheng Cheng, Junheng Li, Naira Hovakimyan, Quan Nguyen
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-29
备注: 8 pages, 8 figures
💡 一句话要点
DiffCoTune：面向跨域机器人控制的可微协同调优框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人控制 领域自适应 可微模拟 协同调优 梯度优化 模型迁移 强化学习
📋 核心要点
- 现有机器人控制器在实际部署时，由于仿真环境与真实环境的差异，性能往往会显著下降，需要耗时的人工调优。
- DiffCoTune提出了一种基于可微模拟器的协同调优方法，通过梯度优化自动调整控制器和仿真器参数，实现快速迁移。
- 实验表明，该方法能够有效提升模型在不同部署环境下的性能，适用于从低维到高维的多种机器人控制任务。
📝 摘要（中文）
机器人控制器的部署受到建模差异的阻碍，这些差异源于计算可处理性的必要简化或数据生成模拟器中的不准确性。这种差异通常需要进行专门的调整，以满足所需的性能，从而确保成功迁移到目标域。我们提出了一个用于自动、基于梯度的调整框架，通过利用可微模拟器来提高部署域中的性能。我们的方法以迭代方式收集rollout，以协同调整模拟器和控制器参数，从而在部署域中的几次试验中实现系统的迁移。具体来说，我们制定了用于调整的多步目标，并采用交替优化来有效地使控制器适应部署域。我们的框架的可扩展性通过协同调整任意复杂度的基于模型和基于学习的控制器来证明，任务范围从低维倒立摆稳定到高维四足和双足跟踪，显示了不同部署域的性能改进。
🔬 方法详解
问题定义：机器人控制器的部署面临着仿真环境与真实环境的差异问题，这种差异源于建模简化或仿真器不准确。传统方法依赖于耗时的人工调优，缺乏自动化和系统性。
核心思路：DiffCoTune的核心思路是利用可微模拟器，将仿真环境的参数也纳入优化过程，通过梯度下降同时调整控制器和仿真器参数，从而减小仿真环境与真实环境的差异，实现控制器在真实环境中的良好性能。
技术框架：DiffCoTune框架采用迭代优化流程。首先，在仿真环境中进行rollout，收集数据。然后，计算损失函数，该损失函数基于多步目标，旨在提高控制器在部署环境中的性能。接着，利用梯度信息，同时更新控制器和仿真器参数。重复以上步骤，直到控制器在部署环境中达到期望的性能。
关键创新：DiffCoTune的关键创新在于提出了可微协同调优的概念，将仿真环境的参数也纳入优化循环中，通过梯度下降自动调整，避免了传统方法中手动调整仿真环境参数的繁琐过程。这种方法能够更有效地减小仿真环境与真实环境的差异。
关键设计：DiffCoTune采用交替优化策略，分别优化控制器和仿真器参数。损失函数的设计至关重要，需要考虑多步预测的准确性以及在部署环境中的性能指标。具体的网络结构和参数设置取决于具体的机器人控制任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DiffCoTune在多个机器人控制任务上进行了验证，包括低维倒立摆稳定和高维四足、双足机器人跟踪。实验结果表明，该方法能够有效提升控制器在不同部署环境下的性能，并且只需要少量的试验即可完成调优。例如，在高维四足机器人跟踪任务中，DiffCoTune能够显著提高机器人的跟踪精度和稳定性。
🎯 应用场景
DiffCoTune可应用于各种机器人控制任务，尤其适用于仿真环境与真实环境存在较大差异的场景，例如自动驾驶、工业机器人、服务机器人等。该方法能够显著减少人工调优的工作量，加速机器人控制器的部署和应用，降低开发成本，提高机器人系统的鲁棒性和适应性。
📄 摘要（原文）
The deployment of robot controllers is hindered by modeling discrepancies due to necessary simplifications for computational tractability or inaccuracies in data-generating simulators. Such discrepancies typically require ad-hoc tuning to meet the desired performance, thereby ensuring successful transfer to a target domain. We propose a framework for automated, gradient-based tuning to enhance performance in the deployment domain by leveraging differentiable simulators. Our method collects rollouts in an iterative manner to co-tune the simulator and controller parameters, enabling systematic transfer within a few trials in the deployment domain. Specifically, we formulate multi-step objectives for tuning and employ alternating optimization to effectively adapt the controller to the deployment domain. The scalability of our framework is demonstrated by co-tuning model-based and learning-based controllers of arbitrary complexity for tasks ranging from low-dimensional cart-pole stabilization to high-dimensional quadruped and biped tracking, showing performance improvements across different deployment domains.