DiSA-IQL: Offline Reinforcement Learning for Robust Soft Robot Control under Distribution Shifts

📄 arXiv: 2510.00358v1 📥 PDF

作者: Linjin He, Xinda Qi, Dong Chen, Zhaojian Li, Xiaobo Tan

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

DiSA-IQL：面向分布偏移下柔性机器人鲁棒控制的离线强化学习方法

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

关键词: 柔性机器人控制 离线强化学习 分布偏移 鲁棒性 隐式Q学习

📋 核心要点

  1. 柔性机器人控制面临非线性动力学挑战，现有方法依赖简化假设，限制了其在复杂环境中的性能。
  2. DiSA-IQL通过惩罚不可靠的状态-动作对，减轻分布偏移的影响，从而提升柔性机器人的控制鲁棒性。
  3. 仿真结果表明，DiSA-IQL在目标到达任务中，相较于BC、CQL和IQL等基线模型，成功率更高，轨迹更平滑。

📝 摘要（中文）

柔性蛇形机器人在复杂环境中展现出卓越的灵活性和适应性，但其控制因高度非线性动力学而充满挑战。现有的基于模型和仿生控制器依赖于简化的假设，限制了性能。深度强化学习（DRL）最近成为一种有前景的替代方案，但由于代价高昂且可能造成损害的真实世界交互，在线训练通常不切实际。离线强化学习通过利用预先收集的数据集提供了一种更安全的选择，但它受到分布偏移的影响，这降低了对未见场景的泛化能力。为了克服这一挑战，我们提出了一种分布偏移感知隐式Q学习（DiSA-IQL），它是IQL的扩展，通过惩罚不可靠的状态-动作对来减轻分布偏移，从而结合了鲁棒性调节。我们在两种设置下的目标到达任务中评估了DiSA-IQL：同分布和异分布评估。仿真结果表明，DiSA-IQL始终优于基线模型，包括行为克隆（BC）、保守Q学习（CQL）和原始IQL，实现了更高的成功率、更平滑的轨迹和更高的鲁棒性。代码已开源，以支持可重复性并促进柔性机器人控制离线强化学习的进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决柔性机器人在离线强化学习中，由于训练数据与实际环境存在分布偏移，导致控制策略泛化能力差的问题。现有方法，如行为克隆(BC)、保守Q学习(CQL)和隐式Q学习(IQL)，在分布偏移下性能显著下降，无法保证柔性机器人的安全可靠运行。

核心思路：论文的核心思路是通过识别并惩罚那些在训练数据分布之外的状态-动作对，从而提高策略的鲁棒性。DiSA-IQL在IQL的基础上，引入了分布偏移感知机制，使得策略学习过程更加关注那些在不同分布下都表现良好的状态-动作，从而提升泛化能力。

技术框架：DiSA-IQL的整体框架基于IQL，主要包含以下几个模块：1) 离线数据集：包含柔性机器人在不同环境下的状态、动作和奖励数据。2) Q函数学习：使用离线数据学习状态-动作值函数Q(s, a)。3) 策略提取：基于学习到的Q函数，提取最优策略。4) 鲁棒性调制：通过惩罚不可靠的状态-动作对，调整Q函数和策略，提高鲁棒性。

关键创新：DiSA-IQL的关键创新在于其分布偏移感知机制。该机制通过某种方式（论文中未明确说明具体实现，标记为未知）评估状态-动作对的可靠性，并对不可靠的状态-动作对进行惩罚。这种惩罚机制使得策略学习过程更加关注那些在不同分布下都表现良好的状态-动作，从而提升泛化能力。与现有方法的本质区别在于，DiSA-IQL显式地考虑了分布偏移的影响，并采取措施减轻这种影响。

关键设计：论文中未详细描述鲁棒性调制的具体实现细节，包括如何定义和计算状态-动作对的可靠性，以及如何设计惩罚函数。这些细节对于理解和复现DiSA-IQL至关重要，但目前信息不足。IQL本身的关键设计包括隐式策略提取和保守的价值估计，这些设计在DiSA-IQL中得以保留。

📊 实验亮点

DiSA-IQL在仿真实验中表现出色，在同分布和异分布两种设置下，均优于BC、CQL和IQL等基线模型。具体而言，DiSA-IQL在目标到达任务中实现了更高的成功率，生成了更平滑的轨迹，并展现出更强的鲁棒性。这些结果表明，DiSA-IQL能够有效减轻分布偏移的影响，提高柔性机器人的控制性能。

🎯 应用场景

DiSA-IQL具有广泛的应用前景，尤其是在需要安全可靠控制的柔性机器人领域。例如，在医疗手术机器人、灾难救援机器人、以及复杂环境下的工业检测机器人等场景中，DiSA-IQL可以利用预先收集的数据，训练出鲁棒的控制策略，从而保证机器人在未知环境下的安全可靠运行。该研究有助于推动柔性机器人在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Soft snake robots offer remarkable flexibility and adaptability in complex environments, yet their control remains challenging due to highly nonlinear dynamics. Existing model-based and bio-inspired controllers rely on simplified assumptions that limit performance. Deep reinforcement learning (DRL) has recently emerged as a promising alternative, but online training is often impractical because of costly and potentially damaging real-world interactions. Offline RL provides a safer option by leveraging pre-collected datasets, but it suffers from distribution shift, which degrades generalization to unseen scenarios. To overcome this challenge, we propose DiSA-IQL (Distribution-Shift-Aware Implicit Q-Learning), an extension of IQL that incorporates robustness modulation by penalizing unreliable state-action pairs to mitigate distribution shift. We evaluate DiSA-IQL on goal-reaching tasks across two settings: in-distribution and out-of-distribution evaluation. Simulation results show that DiSA-IQL consistently outperforms baseline models, including Behavior Cloning (BC), Conservative Q-Learning (CQL), and vanilla IQL, achieving higher success rates, smoother trajectories, and improved robustness. The codes are open-sourced to support reproducibility and to facilitate further research in offline RL for soft robot control.