CycleRL: Sim-to-Real Deep Reinforcement Learning for Robust Autonomous Bicycle Control

📄 arXiv: 2603.15013v1 📥 PDF

作者: Gelu Liu, Teng Wang, Zhijie Wu, Junliang Wu, Songyuan Li, Xiangwei Zhu

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-16

备注: 10 pages, 7 figures, 9 tables

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

CycleRL：用于稳健自主自行车控制的Sim-to-Real深度强化学习框架

🎯 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)

关键词: 自主自行车控制 深度强化学习 Sim-to-Real 领域随机化 近端策略优化 机器人控制 欠驱动系统

📋 核心要点

  1. 传统自行车控制策略难以应对欠驱动非线性动力学，对模型失配敏感，且对现实世界不确定性的适应性有限。
  2. CycleRL利用深度强化学习，在仿真环境中训练控制策略，通过领域随机化实现策略从仿真到现实的迁移。
  3. 实验结果表明，CycleRL在平衡、速度跟踪和转向控制方面表现出色，并成功迁移到真实硬件上。

📝 摘要（中文）

本文提出CycleRL，这是一个用于稳健自主自行车控制的sim-to-real深度强化学习框架。该方法在高保真NVIDIA Isaac Sim环境中训练端到端神经控制策略，利用近端策略优化（PPO）算法，避免了对显式动力学模型的依赖。该框架采用复合奖励函数，专门用于同时实现平衡维持、速度跟踪和转向控制。至关重要的是，系统性的领域随机化被用于弥合仿真到现实的差距，并促进直接迁移。在仿真中，CycleRL取得了显著的性能，包括99.90%的平衡成功率，1.15°的低转向跟踪误差和0.18 m/s的速度跟踪误差。这些量化结果以及成功的硬件迁移，验证了DRL作为自主自行车控制的有效范例，与传统方法相比具有卓越的适应性。

🔬 方法详解

问题定义：自主自行车控制面临的挑战在于其欠驱动、非线性动力学特性，以及现实世界中存在的各种不确定性。传统的控制方法往往依赖于精确的动力学模型，对模型误差非常敏感，难以适应真实环境的变化。因此，需要一种能够直接从数据中学习控制策略，并具有良好泛化能力的控制方法。

核心思路：CycleRL的核心思路是利用深度强化学习（DRL）算法，直接从仿真环境中学习控制策略，并通过领域随机化技术，提高策略在真实环境中的鲁棒性。这种方法避免了对精确动力学模型的依赖，能够更好地适应真实世界的不确定性。

技术框架：CycleRL的整体框架包括以下几个主要部分：1）高保真仿真环境：使用NVIDIA Isaac Sim构建自行车运动的仿真环境。2）深度强化学习算法：采用近端策略优化（PPO）算法训练控制策略。3）复合奖励函数：设计一个综合考虑平衡维持、速度跟踪和转向控制的奖励函数。4）领域随机化：在仿真环境中随机改变各种参数，如摩擦系数、质量分布等，以提高策略的泛化能力。

关键创新：CycleRL的关键创新在于将深度强化学习和领域随机化技术相结合，用于解决自主自行车控制问题。与传统的基于模型的控制方法相比，CycleRL能够直接从数据中学习控制策略，具有更强的鲁棒性和适应性。此外，该框架采用端到端的学习方式，无需手动设计复杂的控制规则。

关键设计：CycleRL的关键设计包括：1）PPO算法：选择PPO作为强化学习算法，因为它具有良好的稳定性和收敛性。2）复合奖励函数：奖励函数的设计至关重要，需要平衡各个控制目标之间的关系。3）领域随机化范围：领域随机化的范围需要仔细调整，以保证策略在真实环境中具有良好的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CycleRL在仿真环境中取得了显著的性能，平衡成功率高达99.90%，转向跟踪误差仅为1.15°，速度跟踪误差为0.18 m/s。更重要的是，该策略成功地迁移到真实硬件上，验证了DRL作为自主自行车控制有效范例的潜力，相较传统方法展现出更强的适应性。

🎯 应用场景

CycleRL技术可应用于城市最后一公里物流配送、个人短途交通等领域。自主自行车能够提高物流效率，降低人力成本，并为用户提供便捷的出行方式。此外，该技术还可以扩展到其他欠驱动系统的控制，如机器人、无人机等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Autonomous bicycles offer a promising agile solution for urban mobility and last-mile logistics, however, conventional control strategies often struggle with their underactuated nonlinear dynamics, suffering from sensitivity to model mismatches and limited adaptability to real-world uncertainties. To address this, this paper presents CycleRL, the first sim-to-real deep reinforcement learning framework designed for robust autonomous bicycle control. Our approach trains an end-to-end neural control policy within the high-fidelity NVIDIA Isaac Sim environment, leveraging Proximal Policy Optimization (PPO) to circumvent the need for an explicit dynamics model. The framework features a composite reward function tailored for concurrent balance maintenance, velocity tracking, and steering control. Crucially, systematic domain randomization is employed to bridge the simulation-to-reality gap and facilitate direct transfer. In simulation, CycleRL achieves considerable performance, including a 99.90% balance success rate, a low steering tracking error of 1.15°, and a velocity tracking error of 0.18 m/s. These quantitative results, coupled with successful hardware transfer, validate DRL as an effective paradigm for autonomous bicycle control, offering superior adaptability over traditional methods. Video demonstrations are available at https://anony6f05.github.io/CycleRL/.