Time-Aware Policy Learning for Adaptive and Punctual Robot Control
作者: Yinsen Jia, Boyuan Chen
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-10
💡 一句话要点
提出时间感知策略学习，提升机器人控制的自适应性和准时性
🎯 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: 时间感知 强化学习 机器人控制 自适应性 准时性 人机协作 多智能体系统
📋 核心要点
- 现有机器人学习算法缺乏对时间的显式感知，难以有效控制动作的序列、节奏和适应环境变化。
- 论文提出时间感知策略学习框架，通过剩余时间和时间比率增强策略，使机器人能像人类一样推理时间。
- 实验表明，该方法在多个操作任务中显著提升了效率、鲁棒性和安静度，并支持人机协作和多智能体协调。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种时间感知策略学习的强化学习框架，使机器人能够显式地感知和推理时间，并将其作为首要变量。该框架通过剩余时间和时间比率两种互补的时间信号来增强传统的强化学习策略，从而使单个策略能够连续地调节其行为，从快速动态到谨慎精确的执行。通过联合优化准时性和稳定性，机器人无需重新训练或调整奖励即可学会平衡效率、鲁棒性、弹性和准时性。在长时程抓取放置、颗粒介质倾倒、铰接物体处理和多智能体物体递送等多种操作领域中，时间感知策略产生的自适应行为在效率上优于标准强化学习基线高达48%，在模拟到真实的迁移中鲁棒性提高8倍，在声学安静度方面提高90%，同时保持接近完美的成功率。显式的时间推理进一步实现了实时的人在环控制和多智能体协调，使机器人能够从干扰中恢复，在延迟后重新同步，并使运动节奏与人类意图对齐。通过将时间视为行为的可控维度，而不是约束，时间感知策略学习为高效、鲁棒、弹性以及与人类对齐的机器人自主性提供了统一的基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人强化学习方法通常忽略时间因素，导致机器人难以根据任务进度调整行为，无法在效率、鲁棒性和准时性之间取得平衡。例如，在长时程任务中，机器人可能无法根据剩余时间调整速度，或者在受到干扰后难以重新同步。
核心思路：论文的核心思路是将时间作为强化学习策略的一个显式输入，使机器人能够感知和推理时间。通过引入剩余时间和时间比率这两个时间信号，策略可以根据任务的剩余时间动态调整其行为，从而在效率、鲁棒性和准时性之间取得更好的平衡。这种设计允许策略在任务初期快速执行，并在接近目标时更加谨慎和精确。
技术框架：该框架在传统的强化学习策略中加入了时间感知模块。该模块接收当前状态、剩余时间和时间比率作为输入，并输出动作。整个框架通过强化学习算法（如PPO）进行端到端训练，目标是最大化奖励函数，该奖励函数同时考虑了任务的成功率、效率和准时性。框架包含环境交互模块、策略网络、价值网络和优化器。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将时间显式地融入到强化学习策略中。与传统的强化学习方法相比，该方法能够使机器人更好地理解任务的进度，并根据剩余时间动态调整其行为。这种时间感知能力使得机器人能够更好地适应环境变化，并在效率、鲁棒性和准时性之间取得更好的平衡。此外，该方法还支持人机协作和多智能体协调。
关键设计：剩余时间是指任务剩余的时间量，时间比率是指已用时间与总时间的比率。这两个时间信号被作为策略网络的输入，使策略能够感知任务的进度。奖励函数被设计为同时考虑任务的成功率、效率和准时性。例如，可以设置一个惩罚项来惩罚过早或过晚到达目标的情况。策略网络和价值网络可以使用多层感知机或循环神经网络等结构。
📊 实验亮点
实验结果表明，时间感知策略学习在多个操作任务中显著优于标准强化学习基线。例如，在长时程抓取放置任务中，效率提升高达48%；在模拟到真实的迁移中，鲁棒性提高8倍；在声学安静度方面，噪声降低90%。同时，该方法在保持接近完美的成功率的前提下，实现了更好的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种机器人操作任务，例如工业自动化中的装配、物流中的分拣和搬运、医疗机器人中的手术辅助等。通过时间感知策略学习，机器人可以更高效、更鲁棒地完成任务，并更好地与人类进行协作。此外，该方法还可以应用于自动驾驶、智能家居等领域，提升系统的智能化水平。
📄 摘要（原文）
Temporal awareness underlies intelligent behavior in both animals and humans, guiding how actions are sequenced, paced, and adapted to changing goals and environments. Yet most robot learning algorithms remain blind to time. We introduce time-aware policy learning, a reinforcement learning framework that enables robots to explicitly perceive and reason with time as a first-class variable. The framework augments conventional reinforcement policies with two complementary temporal signals, the remaining time and a time ratio, which allow a single policy to modulate its behavior continuously from rapid and dynamic to cautious and precise execution. By jointly optimizing punctuality and stability, the robot learns to balance efficiency, robustness, resiliency, and punctuality without re-training or reward adjustment. Across diverse manipulation domains from long-horizon pick and place, to granular-media pouring, articulated-object handling, and multi-agent object delivery, the time-aware policy produces adaptive behaviors that outperform standard reinforcement learning baselines by up to 48% in efficiency, 8 times more robust in sim-to-real transfer, and 90% in acoustic quietness while maintaining near-perfect success rates. Explicit temporal reasoning further enables real-time human-in-the-loop control and multi-agent coordination, allowing robots to recover from disturbances, re-synchronize after delays, and align motion tempo with human intent. By treating time not as a constraint but as a controllable dimension of behavior, time-aware policy learning provides a unified foundation for efficient, robust, resilient, and human-aligned robot autonomy.