Safe and Optimal Variable Impedance Control via Certified Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2511.16330v1 📥 PDF

作者: Shreyas Kumar, Ravi Prakash

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-20

💡 一句话要点

提出C-GMS框架，通过认证强化学习实现安全且优化的变阻抗控制

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 变阻抗控制 机器人控制 安全性 Lyapunov稳定性

📋 核心要点

  1. 传统强化学习在机器人变阻抗控制中存在不稳定性与不安全探索的风险，尤其是在阻抗增益随时间变化时。
  2. C-GMS框架通过在稳定增益流形上采样策略，从根本上保证了策略的Lyapunov稳定性和执行器的可行性。
  3. 实验结果表明，C-GMS在仿真和真实机器人上均表现出良好的性能，为复杂环境中的自主交互提供了保障。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为认证高斯流形采样（C-GMS）的轨迹中心强化学习框架，用于学习动态运动原语（DMP）和变阻抗控制（VIC）相结合的策略，同时保证Lyapunov稳定性以及执行器可行性。该方法将策略探索重新定义为从数学定义的稳定增益调度流形中采样。这确保了每个策略rollout都是稳定且物理上可实现的，从而无需奖励惩罚或事后验证。此外，本文提供了理论保证，即使在存在有界模型误差和部署时存在不确定性的情况下，该方法也能确保有界的跟踪误差。通过仿真验证了C-GMS的有效性，并在真实机器人上验证了其功效，为复杂环境中可靠的自主交互铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有的强化学习方法在机器人变阻抗控制中，由于阻抗增益的时变特性，容易导致系统不稳定和不安全的探索。传统的强化学习方法通常需要通过奖励函数或事后验证来解决这些问题，但这些方法并不能从根本上保证系统的安全性。因此，需要一种能够保证系统稳定性和安全性的强化学习方法。

核心思路：论文的核心思路是将策略探索限制在一个数学定义的流形上，该流形上的所有策略都满足Lyapunov稳定性条件和执行器可行性条件。通过在这个流形上进行采样，可以保证所有rollout的策略都是稳定且物理上可实现的，从而避免了不安全探索和不稳定性问题。

技术框架：C-GMS框架主要包含以下几个模块：1) 基于动态运动原语（DMP）的运动规划模块；2) 基于变阻抗控制（VIC）的力控制模块；3) 认证高斯流形采样（C-GMS）模块，用于生成稳定的阻抗增益调度；4) 强化学习算法，用于优化DMP和VIC的参数。整体流程是：首先使用DMP生成运动轨迹，然后使用VIC进行力控制，C-GMS模块生成稳定的阻抗增益，最后使用强化学习算法优化整个系统的性能。

关键创新：C-GMS的关键创新在于将策略探索限制在一个稳定增益流形上。与传统的强化学习方法不同，C-GMS不是通过奖励函数或事后验证来保证系统的安全性，而是通过在设计上保证所有策略都是稳定的。这种方法可以避免不安全探索和不稳定性问题，从而提高系统的安全性和可靠性。此外，论文还提供了理论保证，即使在存在有界模型误差和部署时存在不确定性的情况下，该方法也能确保有界的跟踪误差。

关键设计：C-GMS的关键设计包括：1) Lyapunov稳定性条件的数学表达；2) 稳定增益流形的定义和采样方法；3) 强化学习算法的选择和参数调整。论文使用高斯过程来表示阻抗增益，并通过优化高斯过程的参数来保证Lyapunov稳定性条件。此外，论文还使用了信任域策略优化（TRPO）算法来优化DMP和VIC的参数。

📊 实验亮点

实验结果表明，C-GMS在仿真和真实机器人上均表现出良好的性能。在仿真环境中，C-GMS能够学习到稳定的阻抗增益调度，从而实现精确的力控制和运动跟踪。在真实机器人上，C-GMS能够安全地与环境进行交互，避免了不安全探索和不稳定性问题。具体性能数据未知，但论文强调了其稳定性和安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全可靠人机交互的场景，例如：协作机器人、医疗机器人、康复机器人等。通过保证机器人的稳定性和安全性，可以提高人机交互的效率和安全性，从而实现更复杂、更智能的机器人应用。未来，该技术有望应用于更广泛的机器人领域，例如：自动驾驶、智能制造等。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) offers a powerful approach for robots to learn complex, collaborative skills by combining Dynamic Movement Primitives (DMPs) for motion and Variable Impedance Control (VIC) for compliant interaction. However, this model-free paradigm often risks instability and unsafe exploration due to the time-varying nature of impedance gains. This work introduces Certified Gaussian Manifold Sampling (C-GMS), a novel trajectory-centric RL framework that learns combined DMP and VIC policies while guaranteeing Lyapunov stability and actuator feasibility by construction. Our approach reframes policy exploration as sampling from a mathematically defined manifold of stable gain schedules. This ensures every policy rollout is guaranteed to be stable and physically realizable, thereby eliminating the need for reward penalties or post-hoc validation. Furthermore, we provide a theoretical guarantee that our approach ensures bounded tracking error even in the presence of bounded model errors and deployment-time uncertainties. We demonstrate the effectiveness of C-GMS in simulation and verify its efficacy on a real robot, paving the way for reliable autonomous interaction in complex environments.