Prolonging Tool Life: Learning Skillful Use of General-purpose Tools through Lifespan-guided Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2507.17275v2 📥 PDF

作者: Po-Yen Wu, Cheng-Yu Kuo, Yuki Kadokawa, Takamitsu Matsubara

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-07-23 (更新: 2025-07-25)

备注: Under review

💡 一句话要点

提出寿命引导的强化学习框架，解决通用工具在不确定任务中的寿命延长问题

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

关键词: 强化学习 工具寿命 剩余使用寿命 有限元分析 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有通用工具缺乏针对特定任务的优化策略，导致其寿命在使用过程中难以保证，尤其是在机器人操作中。
  2. 提出一种寿命引导的强化学习框架，通过将工具剩余使用寿命（RUL）纳入奖励函数，优化工具使用策略。
  3. 实验表明，该方法在模拟和真实环境中均能有效延长工具寿命，并在真实场景中具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

在难以接近且任务需求不确定的环境中，机器人通常依赖缺乏预定义使用策略的通用工具。这些工具并非为特定操作定制，其寿命对使用方式高度敏感。本文提出了一种强化学习（RL）框架，将工具寿命作为策略优化过程中的一个因素，以应对这一挑战。该框架利用有限元分析（FEA）和Miner's Rule来估计基于累积应力的剩余使用寿命（RUL），并将RUL整合到RL奖励中，以引导策略学习寿命导向的行为。为了处理RUL只能在任务执行后估计的事实，引入了一种自适应奖励归一化（ARN）机制，该机制基于估计的RUL动态调整奖励缩放，确保稳定的学习信号。通过模拟和真实世界的工具使用任务（包括使用多种通用工具进行物体移动和开门）验证了该方法。学习到的策略始终延长工具寿命（在模拟中高达8.01倍），并有效地转移到真实环境中，证明了学习寿命引导的工具使用策略的实际价值。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人使用通用工具时，如何在完成任务的同时最大化工具寿命的问题。现有方法通常只关注任务完成，忽略了工具的磨损和寿命，导致工具频繁更换，增加了成本和维护难度。特别是在环境恶劣或难以接近的场景下，延长工具寿命至关重要。

核心思路：核心思路是将工具的剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）纳入强化学习的奖励函数中。通过奖励那些能够延长工具寿命的动作，引导机器人学习更加“温柔”的使用策略，从而在完成任务的同时减少工具的磨损。这种方法的核心在于平衡任务完成和工具寿命之间的关系。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 状态空间、动作空间和奖励函数的设计；2) 使用有限元分析（FEA）和Miner's Rule来估计工具的RUL；3) 将RUL整合到强化学习的奖励函数中，引导策略学习；4) 引入自适应奖励归一化（ARN）机制，动态调整奖励的尺度，以保证学习的稳定性。整个流程是，机器人根据当前状态选择动作，执行动作后，通过FEA和Miner's Rule估计RUL，然后根据RUL计算奖励，并使用ARN进行归一化，最后更新策略。

关键创新：最重要的创新点在于将工具寿命的概念引入到强化学习的框架中，并提出了一种有效的RUL估计方法和自适应奖励归一化机制。与传统的强化学习方法只关注任务完成不同，该方法同时考虑了任务完成和工具寿命，从而学习到更加可持续的工具使用策略。ARN机制是另一个关键创新，它解决了RUL估计的延迟性和不确定性带来的学习不稳定性问题。

关键设计：关键设计包括：1) 使用有限元分析（FEA）模拟工具在使用过程中的应力分布，并使用Miner's Rule根据累积应力估计RUL。2) 设计奖励函数，将任务完成的奖励和RUL的奖励结合起来，并使用权重参数平衡两者之间的关系。3) 设计自适应奖励归一化（ARN）机制，根据历史RUL的统计信息动态调整奖励的尺度，以保证学习的稳定性。ARN的具体实现方式未知，论文中可能未详细公开。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在模拟环境中能够将工具寿命延长高达8.01倍。在真实世界的物体移动和开门任务中，学习到的策略也能够有效地延长工具寿命，并具有良好的泛化能力。与传统的强化学习方法相比，该方法在保证任务完成的同时，显著提高了工具的使用寿命。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人使用通用工具的场景，例如：太空探索、深海作业、核电站维护、灾后救援等。通过延长工具寿命，可以降低维护成本、减少更换频率，提高任务效率和安全性。此外，该方法还可以推广到其他领域，例如：延长机械臂、无人机等设备的使用寿命。

📄 摘要（原文）

In inaccessible environments with uncertain task demands, robots often rely on general-purpose tools that lack predefined usage strategies. These tools are not tailored for particular operations, making their longevity highly sensitive to how they are used. This creates a fundamental challenge: how can a robot learn a tool-use policy that both completes the task and prolongs the tool's lifespan? In this work, we address this challenge by introducing a reinforcement learning (RL) framework that incorporates tool lifespan as a factor during policy optimization. Our framework leverages Finite Element Analysis (FEA) and Miner's Rule to estimate Remaining Useful Life (RUL) based on accumulated stress, and integrates the RUL into the RL reward to guide policy learning toward lifespan-guided behavior. To handle the fact that RUL can only be estimated after task execution, we introduce an Adaptive Reward Normalization (ARN) mechanism that dynamically adjusts reward scaling based on estimated RULs, ensuring stable learning signals. We validate our method across simulated and real-world tool use tasks, including Object-Moving and Door-Opening with multiple general-purpose tools. The learned policies consistently prolong tool lifespan (up to 8.01x in simulation) and transfer effectively to real-world settings, demonstrating the practical value of learning lifespan-guided tool use strategies.