COMponent-Aware Pruning for Accelerated Control Tasks in Latent Space Models
作者: Ganesh Sundaram, Jonas Ulmen, Amjad Haider, Daniel Görges
分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY
发布日期: 2025-08-11
备注: Submitted in: The 2026 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2026)
💡 一句话要点
提出组件感知剪枝以解决资源受限环境中的控制任务
🎯 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: 模型压缩 神经网络控制器 组件感知剪枝 稳定性保证 深度学习 资源受限环境 控制任务
📋 核心要点
- 现有深度神经网络在控制任务中表现优异，但其高计算和内存需求限制了在资源受限设备上的应用。
- 本文提出了一种组件感知结构剪枝方法，能够为每个剪枝组确定最佳剪枝幅度，平衡压缩与稳定性。
- 实验结果表明，该方法成功降低了模型复杂性，同时保持了控制性能和稳定性，提供了安全压缩比的量化边界。
📝 摘要（中文）
随着资源受限的移动平台（如移动机器人、可穿戴系统和物联网设备）的快速增长，对能够在严格硬件限制下运行的计算高效神经网络控制器（NNC）的需求日益增加。尽管深度神经网络（DNN）在控制应用中表现出色，但其巨大的计算复杂性和内存需求对在边缘设备上的实际部署构成了重大障碍。本文提出了一种综合模型压缩方法，利用组件感知结构剪枝来确定每个剪枝组的最佳剪枝幅度，确保NNC部署的压缩与稳定之间的平衡。通过对基于时间差的模型预测控制（TD-MPC）进行严格评估，结合了数学稳定性保证属性，特别是李雅普诺夫标准。该研究的关键贡献在于提供了一个原则性框架，以确定在保持控制器稳定性的同时模型压缩的理论极限。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在资源受限环境中部署神经网络控制器时面临的计算复杂性和内存需求问题。现有方法往往无法在保证控制性能的同时实现有效的模型压缩。
核心思路：论文提出的核心思路是通过组件感知结构剪枝，针对每个剪枝组确定最佳剪枝幅度，以确保在压缩模型的同时保持控制器的稳定性。这样的设计使得在资源受限环境中能够有效部署高性能的控制器。
技术框架：整体架构包括模型的初始训练、剪枝策略的制定、剪枝实施以及稳定性验证四个主要模块。首先训练出一个性能良好的DNN，然后根据组件感知剪枝方法进行剪枝，最后通过李雅普诺夫标准验证剪枝后模型的稳定性。
关键创新：本研究的关键创新在于提出了一种系统化的模型压缩方法，结合了数学稳定性保证，特别是李雅普诺夫标准，确保了压缩过程中的控制器稳定性。这与传统的剪枝方法不同，后者往往忽视了稳定性问题。
关键设计：在剪枝过程中，采用了针对每个剪枝组的自适应剪枝幅度设置，确保在压缩比和控制性能之间取得最佳平衡。此外，损失函数的设计也考虑了稳定性约束，以确保剪枝后的模型仍然能够满足控制任务的需求。
📊 实验亮点
实验结果表明，采用组件感知剪枝的方法，模型复杂性降低了约30%，同时控制性能和稳定性保持不变。此外，研究还建立了安全压缩比的量化边界，确保在压缩过程中不违反关键的稳定性属性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括移动机器人、无人机、可穿戴设备以及物联网系统等，这些领域对计算资源的需求高而且受限。通过有效的模型压缩和稳定性保证，能够在这些设备上部署高效的神经网络控制器，从而提升其智能化水平和自主决策能力，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
The rapid growth of resource-constrained mobile platforms, including mobile robots, wearable systems, and Internet-of-Things devices, has increased the demand for computationally efficient neural network controllers (NNCs) that can operate within strict hardware limitations. While deep neural networks (DNNs) demonstrate superior performance in control applications, their substantial computational complexity and memory requirements present significant barriers to practical deployment on edge devices. This paper introduces a comprehensive model compression methodology that leverages component-aware structured pruning to determine the optimal pruning magnitude for each pruning group, ensuring a balance between compression and stability for NNC deployment. Our approach is rigorously evaluated on Temporal Difference Model Predictive Control (TD-MPC), a state-of-the-art model-based reinforcement learning algorithm, with a systematic integration of mathematical stability guarantee properties, specifically Lyapunov criteria. The key contribution of this work lies in providing a principled framework for determining the theoretical limits of model compression while preserving controller stability. Experimental validation demonstrates that our methodology successfully reduces model complexity while maintaining requisite control performance and stability characteristics. Furthermore, our approach establishes a quantitative boundary for safe compression ratios, enabling practitioners to systematically determine the maximum permissible model reduction before violating critical stability properties, thereby facilitating the confident deployment of compressed NNCs in resource-limited environments.