TARC: Time-Adaptive Robotic Control

📄 arXiv: 2510.23176v1 📥 PDF

作者: Arnav Sukhija, Lenart Treven, Jin Cheng, Florian Dörfler, Stelian Coros, Andreas Krause

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

提出时间自适应机器人控制（TARC），通过强化学习实现机器人控制频率的自主调节。

🎯 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 时间自适应 控制频率 模拟到真实 四足机器人 遥控车

📋 核心要点

  1. 传统机器人控制频率固定，难以兼顾效率与鲁棒性，限制了其在复杂环境下的表现。
  2. 提出时间自适应机器人控制（TARC），通过强化学习让机器人自主选择控制动作和持续时间，动态调整控制频率。
  3. 在遥控车和四足机器人上的实验表明，TARC在奖励上与固定频率方法相当或更优，同时显著降低了控制频率。

📝 摘要（中文）

在机器人控制中，固定频率控制需要在低频控制的效率和高频控制的鲁棒性之间进行权衡，这与具有适应性的生物系统不同。本文提出了一种强化学习方法，该方法允许策略同时选择控制动作及其应用持续时间，从而使机器人能够自主地根据情况需求调整其控制频率。我们在两个不同的硬件平台上，即高速遥控车和四足机器人上，通过零样本的模拟到真实环境实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，我们的方法在奖励方面与固定频率的基线方法相匹配或优于它们，同时显著降低了控制频率，并在真实环境中表现出适应性的频率控制。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人控制系统通常采用固定频率的控制策略，这需要在控制效率（低频率）和控制鲁棒性（高频率）之间进行权衡。低频率控制可能导致响应迟缓，而高频率控制则会增加计算负担和能量消耗。因此，如何根据环境和任务需求动态调整控制频率是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用强化学习训练一个策略，该策略不仅输出控制动作，还输出该动作的持续时间。通过这种方式，机器人可以根据当前的状态和目标，自主地选择合适的控制频率，从而在效率和鲁棒性之间取得平衡。这种设计模仿了生物系统根据环境变化调整自身行为频率的能力。

技术框架：TARC方法的整体框架包括一个强化学习智能体，该智能体与机器人环境进行交互。智能体观察当前状态，并输出控制动作和持续时间。机器人执行该动作，并在指定的持续时间后返回新的状态。智能体根据获得的奖励更新其策略。该框架使用近端策略优化（PPO）算法进行训练。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将控制频率的选择融入到强化学习策略中，使得机器人能够自主地学习适应环境的最佳控制频率。与传统的固定频率控制方法相比，TARC能够根据任务需求动态调整控制频率，从而提高控制效率和鲁棒性。

关键设计：在具体实现上，控制动作和持续时间通常由神经网络输出。持续时间可以被限制在一个合理的范围内，以避免过高或过低的控制频率。奖励函数的设计至关重要，需要引导智能体学习到既能完成任务又能降低控制频率的策略。例如，奖励函数可以包含任务完成奖励、能量消耗惩罚和控制频率惩罚等。

📊 实验亮点

实验结果表明，在高速遥控车和四足机器人平台上，TARC方法在零样本的模拟到真实环境迁移中表现良好。与固定频率的基线方法相比，TARC在奖励方面与之相当或更优，同时显著降低了控制频率。例如，在某些实验中，TARC可以将控制频率降低高达50%，而性能却没有明显下降，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

时间自适应机器人控制（TARC）具有广泛的应用前景，例如在自动驾驶、无人机控制、工业机器人等领域。通过自主调节控制频率，机器人可以更好地适应复杂多变的环境，提高任务完成效率和能源利用率。此外，该方法还可以应用于康复机器人和外骨骼等领域，帮助患者进行更自然、更高效的运动训练。

📄 摘要（原文）

Fixed-frequency control in robotics imposes a trade-off between the efficiency of low-frequency control and the robustness of high-frequency control, a limitation not seen in adaptable biological systems. We address this with a reinforcement learning approach in which policies jointly select control actions and their application durations, enabling robots to autonomously modulate their control frequency in response to situational demands. We validate our method with zero-shot sim-to-real experiments on two distinct hardware platforms: a high-speed RC car and a quadrupedal robot. Our method matches or outperforms fixed-frequency baselines in terms of rewards while significantly reducing the control frequency and exhibiting adaptive frequency control under real-world conditions.