EasyUUV: An LLM-Enhanced Universal and Lightweight Sim-to-Real Reinforcement Learning Framework for UUV Attitude Control

📄 arXiv: 2510.22126v1 📥 PDF

作者: Guanwen Xie, Jingzehua Xu, Jiwei Tang, Yubo Huang, Shuai Zhang, Xiaofan Li

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-25

备注: 8 pages, 15 figures

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

EasyUUV：基于LLM的通用轻量级UUV姿态控制Sim-to-Real强化学习框架

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无人水下航行器 姿态控制 强化学习 模拟到现实 大语言模型 自适应控制 混合控制

📋 核心要点

  1. 现有UUV姿态控制方法在泛化性、真实环境扰动鲁棒性和高效部署方面存在挑战。
  2. EasyUUV框架利用LLM增强的强化学习，结合混合控制架构和自适应控制器参数调整，提升UUV姿态控制性能。
  3. 通过仿真和真实实验验证，EasyUUV在不同水下环境中实现了鲁棒和自适应的UUV姿态控制。

📝 摘要（中文）

本文提出EasyUUV，一个基于大语言模型（LLM）增强的、通用的、轻量级的模拟到现实（Sim-to-Real）强化学习（RL）框架，用于无人水下航行器（UUV）的鲁棒姿态控制。EasyUUV结合了并行化的RL训练和一个混合控制架构，其中学习到的策略输出高层姿态修正，由自适应S-Surface控制器执行。进一步集成多模态LLM，利用视觉和文本反馈在运行时自适应地调整控制器参数，从而实现免训练地适应未建模的动态。此外，我们开发了一个低成本的6自由度UUV平台，并应用了通过高效并行化仿真训练的RL策略。广泛的仿真和真实世界实验验证了EasyUUV在各种水下条件下实现鲁棒和自适应UUV姿态控制的有效性和卓越性能。源代码可在以下网站获取：https://360zmem.github.io/easyuuv/

🔬 方法详解

问题定义：现有UUV姿态控制方法难以兼顾泛化性、鲁棒性和部署效率。真实水下环境复杂多变，存在未建模的动态和各种扰动，传统控制方法难以适应。此外，将仿真模型训练的策略直接应用于真实环境，往往面临性能下降的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习学习一个高层策略，该策略输出姿态修正量，再由一个自适应控制器执行。同时，引入LLM来根据环境反馈动态调整控制器参数，从而实现对未建模动态的适应。这种混合控制架构结合了RL的自学习能力和传统控制器的稳定性。

技术框架：EasyUUV框架包含三个主要模块：并行化RL训练环境、混合控制架构和LLM自适应参数调整模块。首先，通过并行化仿真环境进行高效的RL策略训练。然后，将学习到的策略部署到混合控制架构中，该架构包含一个RL策略输出的高层姿态修正器和一个自适应S-Surface控制器。最后，利用多模态LLM，根据视觉和文本反馈，动态调整S-Surface控制器的参数。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM引入到UUV的姿态控制中，利用LLM的理解和推理能力，实现对控制器参数的自适应调整，从而提高系统对未建模动态的鲁棒性。此外，混合控制架构的设计也结合了RL和传统控制的优点。

关键设计：RL训练采用并行化仿真环境，加速策略学习。S-Surface控制器是一种自适应控制器，其参数可以通过LLM进行调整。LLM的输入包括视觉信息（例如水下图像）和文本反馈（例如任务描述），输出是S-Surface控制器的参数调整量。损失函数的设计需要考虑姿态误差、控制量和稳定性。

📊 实验亮点

实验结果表明，EasyUUV在仿真和真实水下环境中均表现出良好的姿态控制性能。与传统PID控制器相比，EasyUUV能够更好地抑制扰动，实现更精确的姿态控制。通过LLM自适应调整控制器参数，EasyUUV能够有效地适应未建模的动态，提高系统的鲁棒性。具体性能数据（例如姿态误差、收敛速度）在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

EasyUUV框架可应用于水下机器人自主导航、水下目标跟踪、水下环境监测等领域。该研究成果有助于提高水下机器人在复杂环境中的作业能力，降低对人工干预的依赖，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。未来可进一步扩展到其他水下机器人任务，例如水下抓取和水下维护。

📄 摘要（原文）

Despite recent advances in Unmanned Underwater Vehicle (UUV) attitude control, existing methods still struggle with generalizability, robustness to real-world disturbances, and efficient deployment. To address the above challenges, this paper presents EasyUUV, a Large Language Model (LLM)-enhanced, universal, and lightweight simulation-to-reality reinforcement learning (RL) framework for robust attitude control of UUVs. EasyUUV combines parallelized RL training with a hybrid control architecture, where a learned policy outputs high-level attitude corrections executed by an adaptive S-Surface controller. A multimodal LLM is further integrated to adaptively tune controller parameters at runtime using visual and textual feedback, enabling training-free adaptation to unmodeled dynamics. Also, we have developed a low-cost 6-DoF UUV platform and applied an RL policy trained through efficient parallelized simulation. Extensive simulation and real-world experiments validate the effectiveness and outstanding performance of EasyUUV in achieving robust and adaptive UUV attitude control across diverse underwater conditions. The source code is available from the following website: https://360zmem.github.io/easyuuv/