Adversarial Fine-tuning in Offline-to-Online Reinforcement Learning for Robust Robot Control
作者: Shingo Ayabe, Hiroshi Kera, Kazuhiko Kawamoto
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-10-15
备注: 16 pages, 8 figures
💡 一句话要点
提出离线到在线的对抗微调方法，提升机器人控制对扰动的鲁棒性
🎯 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: 离线强化学习 在线微调 对抗训练 鲁棒控制 机器人控制
📋 核心要点
- 离线强化学习虽然高效，但其策略在面对真实机器人控制中常见的动作空间扰动时表现脆弱。
- 论文提出对抗微调方法，通过在动作中注入扰动进行训练，提升策略对扰动的适应能力和鲁棒性。
- 实验证明，该方法优于离线训练基线，收敛速度更快，且自适应课程学习能有效平衡鲁棒性和性能。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种离线到在线的强化学习框架，旨在解决离线训练策略在执行器故障等动作空间扰动下的脆弱性问题。该框架首先在干净数据上训练策略，然后进行对抗微调，即在执行的动作中注入扰动，以诱导补偿行为并提高鲁棒性。此外，性能感知的课程学习策略通过指数移动平均信号调整训练期间的扰动概率，从而平衡了学习过程中的鲁棒性和稳定性。在连续控制运动任务上的实验表明，所提出的方法始终优于仅离线训练的基线，并且比从头开始训练收敛更快。匹配微调和评估条件可以最大程度地提高对动作空间扰动的鲁棒性，而自适应课程策略可以减轻线性课程策略中观察到的标称性能下降。总体而言，结果表明，对抗微调能够实现不确定环境下的自适应和鲁棒控制，从而弥合了离线效率和在线适应性之间的差距。
🔬 方法详解
问题定义：离线强化学习虽然避免了在线探索的风险，但训练得到的策略在面对真实机器人控制场景中的动作空间扰动（例如执行器故障）时，鲁棒性较差。现有方法难以在保证性能的同时，提升策略对未知扰动的适应能力。
核心思路：核心思想是通过对抗微调，使策略在训练过程中暴露于各种扰动，从而学习到对这些扰动的补偿行为。通过模拟真实世界中可能出现的故障和不确定性，提高策略的泛化能力和鲁棒性。
技术框架：该框架包含两个主要阶段：1) 离线策略训练：使用干净的离线数据集训练初始策略。2) 对抗微调：在在线交互过程中，向策略输出的动作添加扰动，并使用强化学习算法（如PPO）对策略进行微调。此外，引入性能感知的课程学习策略，动态调整扰动概率。
关键创新：关键创新在于将对抗训练的思想引入到离线到在线的强化学习框架中，并设计了一种性能感知的课程学习策略。这种课程学习策略能够根据策略的性能动态调整扰动概率，从而在鲁棒性和稳定性之间取得平衡。
关键设计：性能感知的课程学习策略使用指数移动平均（EMA）信号来估计策略的性能。扰动概率根据EMA信号进行调整，当策略性能下降时，降低扰动概率，反之则增加扰动概率。具体而言，扰动概率的更新公式为：p_t = p_{min} + (p_{max} - p_{min}) * EMA_t，其中p_{min}和p_{max}分别是最小和最大扰动概率，EMA_t是t时刻的EMA信号。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的对抗微调方法在多个连续控制运动任务中，显著提高了策略对动作空间扰动的鲁棒性。与仅离线训练的基线相比，该方法能够更好地适应各种扰动，并且比从头开始训练收敛速度更快。此外，性能感知的课程学习策略能够有效缓解线性课程学习策略中观察到的标称性能下降，在鲁棒性和稳定性之间取得了更好的平衡。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人控制任务，尤其是在需要高可靠性和鲁棒性的场景中，例如工业机器人、无人驾驶车辆、医疗机器人等。通过提高机器人对环境变化的适应能力，可以减少故障率，提高工作效率，并降低维护成本。此外，该方法还可以扩展到其他领域，例如金融交易、网络安全等，以提高系统对对抗攻击的防御能力。
📄 摘要（原文）
Offline reinforcement learning enables sample-efficient policy acquisition without risky online interaction, yet policies trained on static datasets remain brittle under action-space perturbations such as actuator faults. This study introduces an offline-to-online framework that trains policies on clean data and then performs adversarial fine-tuning, where perturbations are injected into executed actions to induce compensatory behavior and improve resilience. A performance-aware curriculum further adjusts the perturbation probability during training via an exponential-moving-average signal, balancing robustness and stability throughout the learning process. Experiments on continuous-control locomotion tasks demonstrate that the proposed method consistently improves robustness over offline-only baselines and converges faster than training from scratch. Matching the fine-tuning and evaluation conditions yields the strongest robustness to action-space perturbations, while the adaptive curriculum strategy mitigates the degradation of nominal performance observed with the linear curriculum strategy. Overall, the results show that adversarial fine-tuning enables adaptive and robust control under uncertain environments, bridging the gap between offline efficiency and online adaptability.