Cost-Matching Model Predictive Control for Efficient Reinforcement Learning in Humanoid Locomotion

📄 arXiv: 2603.28243v1 📥 PDF

作者: Wenqi Cai, Kyriakos G. Vamvoudakis, Sébastien Gros, Anthony Tzes

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2026-03-30

💡 一句话要点

提出基于代价匹配模型预测控制的人形机器人高效强化学习方法

🎯 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: 人形机器人 强化学习 模型预测控制 代价匹配 运动控制

📋 核心要点

  1. 现有方法在人形机器人运动控制中，计算负担大，难以进行高效的强化学习。
  2. 论文提出代价匹配方法，训练参数化的MPC公式来近似动作-价值函数，降低计算复杂度。
  3. 仿真结果表明，该方法提高了运动性能，并增强了对模型失配和外部干扰的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于代价匹配的方法，用于在基于模型预测控制（MPC）的强化学习（RL）框架内实现最优的人形机器人运动。一个参数化的、具有质心动力学的MPC公式被训练来近似从高保真闭环数据中获得的动作-价值函数。具体来说，MPC的剩余代价沿着记录的状态-动作轨迹进行评估，并且参数被更新以最小化MPC预测值和测量回报之间的差异。这种公式能够实现高效的基于梯度的学习，同时避免了训练期间重复求解MPC问题的计算负担。所提出的方法在一个商业人形机器人平台上进行了仿真验证。结果表明，与手动调整的基线相比，该方法提高了运动性能，并增强了对模型失配和外部干扰的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人形机器人运动控制中，传统强化学习方法计算量大、训练效率低的问题。现有方法通常需要反复求解MPC问题，导致训练过程耗时且难以应用到复杂的人形机器人系统上。此外，模型不匹配和外部干扰也会严重影响控制性能。

核心思路：论文的核心思路是利用代价匹配的思想，将高保真闭环数据中获得的动作-价值函数作为目标，训练一个参数化的MPC公式来近似这个目标函数。通过最小化MPC预测的代价与实际回报之间的差异，可以有效地学习到最优的MPC参数，从而实现高效的强化学习。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 收集高保真闭环数据，包括状态、动作和回报；2) 构建一个参数化的MPC公式，该公式基于质心动力学；3) 使用收集到的数据，沿着状态-动作轨迹评估MPC的剩余代价；4) 通过梯度下降等优化方法，更新MPC的参数，以最小化MPC预测值和实际回报之间的差异。

关键创新：该方法最重要的创新在于将代价匹配的思想引入到基于MPC的强化学习框架中。与传统的强化学习方法相比，该方法避免了在训练过程中反复求解MPC问题，从而大大降低了计算负担，提高了训练效率。此外，通过直接学习动作-价值函数，该方法能够更好地适应复杂的人形机器人系统。

关键设计：MPC公式采用参数化的形式，例如，代价函数中的权重系数。损失函数被设计为MPC预测代价与实际回报之间的均方误差。优化算法可以选择梯度下降或其变种。关键在于选择合适的参数化形式和优化算法，以保证训练的稳定性和收敛速度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，与手动调整的基线相比，该方法在运动性能和鲁棒性方面都有显著提升。具体来说，该方法能够更好地应对模型失配和外部干扰，例如在受到推力干扰时，机器人能够更快地恢复平衡。此外，该方法还能够实现更高效的训练，大大缩短了训练时间。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人形机器人的运动控制任务，例如行走、跑步、跳跃等。通过高效的强化学习，可以使人形机器人更好地适应不同的环境和任务需求，提高其自主性和智能化水平。此外，该方法还可以推广到其他类型的机器人系统，例如四足机器人和无人机。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose a cost-matching approach for optimal humanoid locomotion within a Model Predictive Control (MPC)-based Reinforcement Learning (RL) framework. A parameterized MPC formulation with centroidal dynamics is trained to approximate the action-value function obtained from high-fidelity closed-loop data. Specifically, the MPC cost-to-go is evaluated along recorded state-action trajectories, and the parameters are updated to minimize the discrepancy between MPC-predicted values and measured returns. This formulation enables efficient gradient-based learning while avoiding the computational burden of repeatedly solving the MPC problem during training. The proposed method is validated in simulation using a commercial humanoid platform. Results demonstrate improved locomotion performance and robustness to model mismatch and external disturbances compared with manually tuned baselines.