Evolutionary Continuous Adaptive RL-Powered Co-Design for Humanoid Chin-Up Performance

📄 arXiv: 2509.26082v1 📥 PDF

作者: Tianyi Jin, Melya Boukheddimi, Rohit Kumar, Gabriele Fadini, Frank Kirchner

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出EA-CoRL框架，解决人型机器人协同设计中控制策略对硬件的持续适应问题。

🎯 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: 协同设计 强化学习 进化算法 人型机器人 控制策略优化

📋 核心要点

  1. 传统机器人设计流程中，硬件确定后才开发控制算法，这可能导致机器人无法充分利用其硬件能力。
  2. EA-CoRL框架通过结合强化学习和进化策略，实现控制策略对硬件的持续适应，从而优化机器人设计和控制。
  3. 实验表明，EA-CoRL在人型机器人引体向上任务中，相较于现有方法，实现了更高的适应度得分和更广的设计空间探索。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于进化连续自适应强化学习的协同设计框架（EA-CoRL），该框架结合了强化学习（RL）与进化策略，实现了控制策略对硬件的持续适应。EA-CoRL包含两个关键组成部分：设计进化，利用进化算法探索硬件选择，以识别高效的配置；策略连续适应，在不断演进的设计中微调特定任务的控制策略，以最大化性能奖励。我们通过协同设计RH5人型机器人的执行器（齿轮比）和控制策略，使其完成以前因执行器限制而无法实现的高动态引体向上任务，从而评估EA-CoRL。与最先进的基于RL的协同设计方法相比，结果表明EA-CoRL实现了更高的适应度得分和更广泛的设计空间探索，突出了连续策略适应在机器人协同设计中的关键作用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人型机器人协同设计中，控制策略难以对不断变化的硬件设计进行有效适应的问题。现有方法通常采用分离的设计和控制流程，或者简单的联合优化，无法充分挖掘硬件和控制策略之间的内在联系，导致机器人性能受限。尤其是在高动态任务中，执行器的选择至关重要，但传统方法难以找到最优的执行器配置。

核心思路：论文的核心思路是将进化算法和强化学习相结合，通过进化算法探索不同的硬件设计，并利用强化学习训练控制策略，使其能够适应不同的硬件配置。关键在于在硬件设计的进化过程中，控制策略能够持续地进行适应性调整，从而找到硬件和控制策略的最佳组合。这种持续适应性是提升机器人性能的关键。

技术框架：EA-CoRL框架包含两个主要模块：设计进化和策略连续适应。设计进化模块使用进化算法（具体算法未知）搜索硬件设计空间，例如执行器的齿轮比。策略连续适应模块则使用强化学习算法（具体算法未知）训练控制策略，使其适应当前的硬件设计。这两个模块交替进行，设计进化模块产生新的硬件设计，策略连续适应模块则对新的硬件设计进行控制策略的优化。整个过程循环进行，直到找到最优的硬件设计和控制策略。

关键创新：EA-CoRL的关键创新在于其连续策略适应机制。与传统的协同设计方法不同，EA-CoRL不是简单地对硬件和控制策略进行联合优化，而是强调在硬件设计的进化过程中，控制策略能够持续地进行适应性调整。这种持续适应性使得控制策略能够更好地利用硬件的潜力，从而提升机器人的整体性能。这种方法能够更好地应对高动态任务，例如人型机器人的引体向上。

关键设计：论文中未明确给出进化算法和强化学习算法的具体细节，例如进化算法的选择算子、交叉算子和变异算子，以及强化学习算法的奖励函数、状态空间和动作空间。此外，论文也未详细描述控制策略的网络结构和训练参数。这些细节对于复现论文结果至关重要，但目前未知。

📊 实验亮点

EA-CoRL在RH5人型机器人的引体向上任务中进行了验证，实验结果表明，EA-CoRL相较于现有的基于RL的协同设计方法，实现了更高的适应度得分和更广的设计空间探索。具体性能数据和对比基线未在摘要中明确给出，但结论表明EA-CoRL在解决高动态任务方面具有显著优势。

🎯 应用场景

EA-CoRL框架可应用于各种机器人系统的协同设计，尤其适用于需要高性能和高动态性的机器人，例如人型机器人、四足机器人和飞行机器人。通过优化硬件和控制策略，可以提升机器人的运动能力、能源效率和任务完成能力。该研究对于开发更智能、更高效的机器人系统具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Humanoid robots have seen significant advancements in both design and control, with a growing emphasis on integrating these aspects to enhance overall performance. Traditionally, robot design has followed a sequential process, where control algorithms are developed after the hardware is finalized. However, this can be myopic and prevent robots to fully exploit their hardware capabilities. Recent approaches advocate for co-design, optimizing both design and control in parallel to maximize robotic capabilities. This paper presents the Evolutionary Continuous Adaptive RL-based Co-Design (EA-CoRL) framework, which combines reinforcement learning (RL) with evolutionary strategies to enable continuous adaptation of the control policy to the hardware. EA-CoRL comprises two key components: Design Evolution, which explores the hardware choices using an evolutionary algorithm to identify efficient configurations, and Policy Continuous Adaptation, which fine-tunes a task-specific control policy across evolving designs to maximize performance rewards. We evaluate EA-CoRL by co-designing the actuators (gear ratios) and control policy of the RH5 humanoid for a highly dynamic chin-up task, previously unfeasible due to actuator limitations. Comparative results against state-of-the-art RL-based co-design methods show that EA-CoRL achieves higher fitness score and broader design space exploration, highlighting the critical role of continuous policy adaptation in robot co-design.