Reinforcement Learning for Robotic Safe Control with Force Sensing

📄 arXiv: 2512.02022v1 📥 PDF

作者: Nan Lin, Linrui Zhang, Yuxuan Chen, Zhenrui Chen, Yujun Zhu, Ruoxi Chen, Peichen Wu, Xiaoping Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-30

💡 一句话要点

提出基于力感知的强化学习方法，提升机器人安全控制和Sim2Real迁移能力

🎯 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 力感知 安全控制 Sim2Real 人机交互 触觉感知

📋 核心要点

  1. 传统机器人控制方法难以应对非结构化环境下的复杂操作任务，强化学习的稳定性和安全性存在挑战。
  2. 将力觉和触觉信息融入强化学习，使机器人能够更好地感知环境，提升控制策略的安全性。
  3. 在物体推移任务中，该方法在仿真和真实环境中均表现出更高的安全性和效率，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于力感知的强化学习方法，旨在解决非结构化环境中复杂操作任务的机器人安全控制问题。传统的手工编码方法难以应对此类任务，而强化学习虽然具有潜力，但其稳定性和可靠性难以保证，存在潜在的安全风险，且从仿真到真实世界的迁移也面临挑战。该方法将力觉和触觉感知融入强化学习中，利用力感知在机器人动态控制和人机交互中的关键作用，增强机器人对环境的适应性，尤其是在Sim2Real迁移中。实验结果表明，在物体推移任务中，该策略在仿真和真实环境中都更安全、更高效，具有广泛的机器人应用前景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决非结构化环境中机器人复杂操作任务的安全控制问题。现有强化学习方法在机器人控制中存在安全隐患，且从仿真环境迁移到真实环境时性能下降明显，难以保证控制策略的可靠性。

核心思路：论文的核心思路是将力觉和触觉信息融入到强化学习框架中，利用力反馈来提高机器人对环境的感知能力，从而提升控制策略的安全性、鲁棒性和Sim2Real迁移能力。力觉感知能够帮助机器人更好地理解与环境的交互，并及时调整控制策略，避免碰撞和不稳定情况的发生。

技术框架：该方法将力/触觉传感器的数据作为强化学习智能体的输入，智能体根据当前状态（包括力/触觉信息）选择动作，并与环境交互。通过奖励函数来引导智能体学习安全高效的控制策略。整体流程包括：1）力/触觉数据采集；2）状态表示构建；3）强化学习算法训练；4）策略部署和执行。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将力觉信息显式地融入到强化学习框架中，使得智能体能够直接利用力反馈进行决策。这与传统的基于视觉或位置信息的强化学习方法不同，力觉信息能够提供更直接、更准确的交互信息，从而提高控制策略的安全性。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1）力/触觉数据的预处理方法，例如滤波、归一化等；2）状态表示的设计，如何将力/触觉信息与其他状态信息有效地融合；3）奖励函数的设计，如何平衡任务完成和安全性；4）强化学习算法的选择，例如PPO、SAC等，以及超参数的调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，在物体推移任务中，基于力感知的强化学习方法在仿真和真实环境中都表现出更高的安全性和效率。具体而言，该方法能够有效避免碰撞，减少不稳定情况的发生，并能够更快地完成任务。与传统的基于视觉的强化学习方法相比，该方法在Sim2Real迁移中表现出更强的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全可靠机器人控制的场景，例如：工业自动化中的精密装配、医疗机器人辅助手术、家庭服务机器人的人机交互、以及灾难救援机器人等。通过力觉感知，机器人能够更好地适应复杂环境，安全地完成任务，提高工作效率和安全性，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

For the task with complicated manipulation in unstructured environments, traditional hand-coded methods are ineffective, while reinforcement learning can provide more general and useful policy. Although the reinforcement learning is able to obtain impressive results, its stability and reliability is hard to guarantee, which would cause the potential safety threats. Besides, the transfer from simulation to real world also will lead in unpredictable situations. To enhance the safety and reliability of robots, we introduce the force and haptic perception into reinforcement learning. Force and tactual sensation play key roles in robotic dynamic control and human-robot interaction. We demonstrate that the force-based reinforcement learning method can be more adaptive to environment, especially in sim-to-real transfer. Experimental results show in object pushing task, our strategy is safer and more efficient in both simulation and real world, thus it holds prospects for a wide variety of robotic applications.