Adaptive PID Control for Robotic Systems via Hierarchical Meta-Learning and Reinforcement Learning with Physics-Based Data Augmentation

📄 arXiv: 2511.06500v1 📥 PDF

作者: JiaHao Wu, ShengWen Yu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-09

备注: 21 pages,12 tables, 6 figures

💡 一句话要点

提出基于层级元学习与强化学习的自适应PID控制框架，提升机器人系统性能。

🎯 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: PID控制 元学习 强化学习 数据增强 机器人控制

📋 核心要点

  1. 传统PID控制器在机器人领域应用广泛，但针对不同机器人平台手动调参耗时且依赖专家经验。
  2. 提出一种层级控制框架，利用元学习初始化PID参数，再通过强化学习进行在线自适应调整。
  3. 实验表明，该方法在Franka Panda机械臂上性能提升显著，并揭示了强化学习效果受元学习基线质量影响的“优化天花板效应”。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的层级控制框架，该框架结合了用于PID参数初始化的元学习和用于在线自适应的强化学习(RL)。为了解决样本效率问题，引入了一种基于物理的数据增强策略，通过系统地扰动物理参数来生成虚拟机器人配置，从而在有限的真实机器人数据下实现有效的元学习。该方法在Franka Panda机械臂(9自由度)和Laikago四足机器人(12自由度)两个异构平台上进行了评估。实验结果表明，该方法在Franka Panda上实现了16.6%的平均改进(6.26° MAE)，在高负载关节(J2)上获得了显著的增益(从12.36°改进到2.42°，提升80.4%)。重要的是，这项工作发现了“优化天花板效应”：当元学习表现出局部高误差关节时，RL实现了显著的改进，但当基线性能均匀良好时，RL没有提供任何好处(0.0%)，正如在Laikago中观察到的那样。该方法在扰动下表现出鲁棒的性能(参数不确定性：+19.2%，无扰动：+16.6%，平均：+10.0%)，且仅需10分钟的训练时间。跨100个随机初始化的多种子分析证实了稳定的性能(平均4.81+/-1.64%)。这些结果表明，RL的有效性高度依赖于元学习基线的质量和误差分布，为层级控制系统的设计提供了重要的指导。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人系统中PID控制器参数整定的难题。传统的手动调参方法耗时费力，且需要丰富的领域知识。现有的自动化调参方法，如强化学习，通常需要大量的样本数据，难以在真实机器人上直接应用。因此，如何在有限的真实机器人数据下，快速有效地整定PID参数，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是结合元学习和强化学习的优势，构建一个层级控制框架。首先，利用元学习从少量数据中学习PID参数的初始化策略，使得PID控制器能够快速适应不同的机器人配置。然后，利用强化学习对PID参数进行在线自适应调整，进一步提升控制性能。此外，为了解决样本效率问题，论文还提出了一种基于物理的数据增强策略，通过模拟不同的机器人物理参数，生成大量的虚拟数据，从而加速元学习的训练。

技术框架：该层级控制框架主要包含以下几个模块：1) 物理参数扰动模块：通过随机扰动机器人的物理参数（如质量、摩擦系数等），生成不同的虚拟机器人配置。2) 元学习模块：利用生成的大量虚拟数据，训练一个元学习模型，该模型能够根据机器人配置，快速初始化PID参数。3) 强化学习模块：利用真实机器人数据，训练一个强化学习智能体，该智能体能够根据当前状态，对PID参数进行在线自适应调整。4) PID控制模块：利用整定后的PID参数，控制机器人执行任务。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于物理的数据增强策略，有效地解决了样本效率问题。2) 结合元学习和强化学习，构建了一个层级控制框架，充分利用了两种方法的优势。3) 发现了“优化天花板效应”，揭示了强化学习效果受元学习基线质量的影响，为层级控制系统的设计提供了重要的指导。

关键设计：在元学习模块中，使用了Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)算法，学习PID参数的初始化策略。在强化学习模块中，使用了Proximal Policy Optimization (PPO)算法，对PID参数进行在线自适应调整。损失函数的设计考虑了位置误差和控制力矩，以保证控制精度和稳定性。网络结构采用了多层感知机（MLP），输入为机器人状态，输出为PID参数的调整量。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在Franka Panda机械臂上实现了16.6%的平均改进(6.26° MAE)，在高负载关节(J2)上获得了显著的增益(从12.36°改进到2.42°，提升80.4%)。在扰动下表现出鲁棒的性能(参数不确定性：+19.2%，无扰动：+16.6%，平均：+10.0%)，且仅需10分钟的训练时间。跨100个随机初始化的多种子分析证实了稳定的性能(平均4.81+/-1.64%)。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于工业机器人、服务机器人、四足机器人等领域。通过该方法，可以显著降低PID控制器参数整定的时间和成本，提高机器人的控制性能和鲁棒性。未来，该方法有望推广到更复杂的机器人系统和控制任务中，例如多机器人协同控制、自主导航等。

📄 摘要（原文）

Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers remain the predominant choice in industrial robotics due to their simplicity and reliability. However, manual tuning of PID parameters for diverse robotic platforms is time-consuming and requires extensive domain expertise. This paper presents a novel hierarchical control framework that combines meta-learning for PID initialization and reinforcement learning (RL) for online adaptation. To address the sample efficiency challenge, a \textit{physics-based data augmentation} strategy is introduced that generates virtual robot configurations by systematically perturbing physical parameters, enabling effective meta-learning with limited real robot data. The proposed approach is evaluated on two heterogeneous platforms: a 9-DOF Franka Panda manipulator and a 12-DOF Laikago quadruped robot. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves 16.6\% average improvement on Franka Panda (6.26° MAE), with exceptional gains in high-load joints (J2: 80.4\% improvement from 12.36° to 2.42°). Critically, this work discovers the \textit{optimization ceiling effect}: RL achieves dramatic improvements when meta-learning exhibits localized high-error joints, but provides no benefit (0.0\%) when baseline performance is uniformly strong, as observed in Laikago. The method demonstrates robust performance under disturbances (parameter uncertainty: +19.2\%, no disturbance: +16.6\%, average: +10.0\%) with only 10 minutes of training time. Multi-seed analysis across 100 random initializations confirms stable performance (4.81+/-1.64\% average). These results establish that RL effectiveness is highly dependent on meta-learning baseline quality and error distribution, providing important design guidance for hierarchical control systems.