Non-conflicting Energy Minimization in Reinforcement Learning based Robot Control
作者: Skand Peri, Akhil Perincherry, Bikram Pandit, Stefan Lee
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-01
备注: 17 pages, 6 figures. Accepted as Oral presentation at Conference on Robot Learning (CoRL) 2025
💡 一句话要点
提出一种无超参数的策略梯度投影方法，用于强化学习机器人节能控制
🎯 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: 强化学习 机器人控制 能量优化 策略梯度 多任务学习
📋 核心要点
- 传统强化学习机器人控制在节能方面依赖奖励函数塑造，需要手动调整权重，容易导致任务性能下降。
- 该论文提出一种基于策略梯度投影的无超参数方法，在优化能量消耗的同时，避免影响任务性能。
- 实验表明，该方法在标准运动基准测试中，能够显著降低能量消耗，并在真实机器人上实现策略迁移。
📝 摘要（中文）
高效的机器人控制通常需要在任务性能和能量消耗之间取得平衡。强化学习中常见的方法是将能量消耗直接作为奖励函数的一部分进行惩罚。但这需要仔细调整权重，以避免能量最小化损害任务成功的不良权衡。本文提出了一种无超参数的梯度优化方法，可以在不影响任务性能的情况下最小化能量消耗。受多任务学习的启发，该方法在任务和能量目标之间应用策略梯度投影，以推导出在不影响任务性能的情况下最小化能量消耗的策略更新。在DM-Control和HumanoidBench的标准运动基准上评估了该技术，结果表明在保持相当的任务性能的同时，能量使用量减少了64%。此外，还在Unitree GO2四足机器人上进行了实验，展示了节能策略的Sim2Real迁移。该方法易于在标准强化学习流程中实现，只需最少的代码更改，适用于任何策略梯度方法，并为节能控制策略提供了一种有原则的奖励塑造替代方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有的强化学习机器人控制方法，为了降低能耗，通常会将能耗作为奖励函数的一部分进行惩罚。然而，这种方法需要手动调整奖励函数中能耗项的权重，如果权重设置不当，可能会导致机器人为了降低能耗而牺牲任务完成度，从而影响整体性能。因此，如何在不影响任务性能的前提下，有效地降低机器人能耗是一个关键问题。
核心思路：该论文的核心思路是利用策略梯度投影，将能量消耗最小化作为一个独立的优化目标，并确保在更新策略时，能量优化方向与任务优化方向不冲突。具体来说，就是将能量消耗的梯度投影到任务性能梯度的零空间，从而保证在优化能量消耗的同时，不会降低任务性能。
技术框架：该方法可以嵌入到任何基于策略梯度的强化学习算法中。其主要流程是：首先，计算任务性能的策略梯度和能量消耗的策略梯度；然后，将能量消耗的策略梯度投影到任务性能梯度的零空间；最后，使用投影后的梯度更新策略。这样，策略的更新方向既能降低能量消耗，又不会影响任务性能。
关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一种无超参数的策略梯度投影方法，避免了手动调整奖励函数权重的麻烦。通过策略梯度投影，可以保证能量优化和任务优化互不冲突，从而实现更高效的节能控制。与传统的奖励塑造方法相比，该方法更加简单、易用，且具有更好的鲁棒性。
关键设计：该方法的关键设计在于策略梯度投影的计算。具体来说，假设任务性能的策略梯度为 ( abla_{\theta} J_{task}(\theta))，能量消耗的策略梯度为 ( abla_{\theta} J_{energy}(\theta))，则投影后的能量消耗梯度为：( abla_{\theta} J_{energy}^{proj}(\theta) = (I - P) abla_{\theta} J_{energy}(\theta))，其中 (P = abla_{\theta} J_{task}(\theta) ( abla_{\theta} J_{task}(\theta)^T abla_{\theta} J_{task}(\theta))^{-1} abla_{\theta} J_{task}(\theta)^T) 是投影矩阵。最终的策略更新公式为：(\theta_{t+1} = \theta_t + \alpha ( abla_{\theta} J_{task}(\theta) + abla_{\theta} J_{energy}^{proj}(\theta)))，其中 (\alpha) 是学习率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在DM-Control和HumanoidBench标准运动基准测试中，能够在保持与原始策略相当的任务性能的前提下，将能量消耗降低64%。此外，在Unitree GO2四足机器人上的实验表明，该方法训练得到的节能策略可以成功迁移到真实环境中，验证了其Sim2Real的有效性。这些结果表明，该方法是一种有效的节能机器人控制方法。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种机器人控制领域，尤其是在对能量效率有较高要求的场景，如无人机、移动机器人、机械臂等。通过降低机器人的能量消耗，可以延长其续航时间，降低运营成本，并减少对环境的影响。此外，该方法还可以应用于其他需要平衡多个目标的强化学习任务中，例如，在自动驾驶中，可以同时优化行驶安全性和燃油效率。
📄 摘要（原文）
Efficient robot control often requires balancing task performance with energy expenditure. A common approach in reinforcement learning (RL) is to penalize energy use directly as part of the reward function. This requires carefully tuning weight terms to avoid undesirable trade-offs where energy minimization harms task success. In this work, we propose a hyperparameter-free gradient optimization method to minimize energy expenditure without conflicting with task performance. Inspired by recent works in multitask learning, our method applies policy gradient projection between task and energy objectives to derive policy updates that minimize energy expenditure in ways that do not impact task performance. We evaluate this technique on standard locomotion benchmarks of DM-Control and HumanoidBench and demonstrate a reduction of 64% energy usage while maintaining comparable task performance. Further, we conduct experiments on a Unitree GO2 quadruped showcasing Sim2Real transfer of energy efficient policies. Our method is easy to implement in standard RL pipelines with minimal code changes, is applicable to any policy gradient method, and offers a principled alternative to reward shaping for energy efficient control policies.