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的通用轻量级水下机器人姿态控制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: 水下机器人 姿态控制 强化学习 大语言模型 Sim-to-Real 自适应控制

📋 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不足。
  2. EasyUUV通过LLM增强的RL框架，结合并行化训练和混合控制，实现UUV姿态的鲁棒自适应控制。
  3. 实验表明，EasyUUV在仿真和真实水下环境中均表现出卓越的姿态控制性能。

📝 摘要（中文）

本文提出EasyUUV，一个基于大语言模型（LLM）增强的、通用且轻量级的仿真到现实强化学习（RL）框架，用于水下无人航行器（UUV）的鲁棒姿态控制。EasyUUV结合了并行化RL训练与混合控制架构，其中学习到的策略输出高级姿态校正，由自适应S-Surface控制器执行。集成了多模态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，从而实现免训练的、对未建模动态的适应。此外，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。

🔬 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。真实水下环境存在各种未建模的动态和扰动，使得基于模型的传统控制方法难以适应。强化学习方法虽然有潜力，但训练成本高昂，且难以直接从仿真环境迁移到真实环境。

核心思路：EasyUUV的核心思路是结合强化学习的自适应能力和传统控制器的稳定性，并利用LLM进行参数自适应调整，从而实现鲁棒的姿态控制。通过并行化仿真训练降低训练成本，并利用Sim-to-Real技术提高策略在真实环境中的泛化能力。

技术框架：EasyUUV框架包含三个主要模块：并行化RL训练模块、混合控制模块和LLM自适应模块。并行化RL训练模块负责在仿真环境中训练RL策略，该策略输出高层姿态校正指令。混合控制模块包含一个学习到的RL策略和一个自适应S-Surface控制器，S-Surface控制器执行RL策略输出的姿态校正指令。LLM自适应模块利用视觉和文本反馈，动态调整S-Surface控制器的参数。

关键创新：EasyUUV的关键创新在于LLM在环的自适应控制。传统方法需要手动调整控制器参数，而EasyUUV利用LLM根据环境反馈自动调整参数，实现了免训练的动态适应。此外，混合控制架构结合了RL策略的自适应性和传统控制器的稳定性，提高了系统的鲁棒性。

关键设计：RL策略使用Actor-Critic架构，奖励函数设计考虑了姿态误差、控制量和稳定性。S-Surface控制器的参数包括S-Surface的形状参数和控制增益。LLM使用多模态输入，包括摄像头图像和文本描述，输出S-Surface控制器的参数调整量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EasyUUV在仿真和真实水下环境中进行了广泛的实验验证。实验结果表明，EasyUUV能够实现鲁棒和自适应的姿态控制，优于传统的PID控制器和纯RL方法。在真实水下环境中，EasyUUV的姿态控制精度提高了约30%，并且能够有效抑制水流扰动。

🎯 应用场景

EasyUUV框架可应用于各种水下机器人任务，例如水下巡检、目标跟踪、环境监测等。其自适应控制能力使其能够在复杂和未知的环境中稳定工作。该研究成果有助于推动水下机器人技术的智能化和自主化，降低开发和部署成本。

📄 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/