Sustainable Transfer Learning for Adaptive Robot Skills

📄 arXiv: 2604.06943v1 📥 PDF

作者: Khalil Abuibaid, Vinit Hegiste, Nigora Gafur, Achim Wagner, Martin Ruskowski

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-08

备注: Published in RAAD 2025 (Springer). 7 pages, 5 figures

期刊: Advances in Service and Industrial Robotics, RAAD 2025, Springer, 2025, pp. 389-397

DOI: 10.1007/978-3-032-02106-9_43

💡 一句话要点

针对自适应机器人技能，提出可持续的迁移学习方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人技能学习 强化学习 策略迁移 迁移学习 孔轴配合 自适应机器人 可持续学习

📋 核心要点

  1. 从零开始学习机器人技能耗时，而数据重用能提高样本效率和可持续性，是当前机器人学习面临的核心问题。
  2. 论文提出一种基于策略迁移的强化学习方法，通过在不同机器人平台间迁移策略，提升机器人技能学习的效率。
  3. 实验表明，零样本迁移效果不佳，但通过微调，策略迁移能显著提升性能，减少训练时间，实现更高效的机器人学习。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了跨不同机器人平台进行策略迁移的问题，重点关注使用强化学习（RL）完成的孔轴配合任务。策略训练在两个不同的机器人上进行。它们的策略被迁移并在零样本、微调和从头开始训练的情况下进行评估。结果表明，零样本迁移导致较低的成功率和相对较长的任务执行时间，而微调显著提高了性能，且所需的训练时间步数更少。这些发现强调，采用自适应技术的策略迁移提高了样本效率和泛化能力，减少了对大量重新训练的需求，并支持可持续的机器人学习。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人技能学习中，从零开始训练耗时过长，且难以在新机器人平台上复用的问题。现有方法缺乏有效的跨平台迁移能力，导致样本效率低下，阻碍了机器人技能的可持续学习。

核心思路：论文的核心思路是利用策略迁移，将在一个机器人平台上训练好的策略迁移到另一个机器人平台上，并通过微调等自适应技术，使策略适应新的环境和机器人特性。这样可以避免从头开始训练，显著提高样本效率。

技术框架：整体流程包括：1) 在源机器人上使用强化学习训练策略；2) 将训练好的策略迁移到目标机器人；3) 在目标机器人上进行零样本评估、微调或从头开始训练；4) 比较不同迁移策略的性能，包括成功率和任务执行时间。

关键创新：论文的关键创新在于探索了不同迁移学习策略（零样本、微调）在机器人技能学习中的应用效果，并验证了微调策略在提高样本效率和泛化能力方面的优势。通过实验对比，突出了策略迁移结合自适应技术在机器人学习中的重要性。

关键设计：论文使用了强化学习算法训练机器人的孔轴配合任务策略。具体参数设置和网络结构未在摘要中详细说明，属于未知信息。微调过程中的学习率、训练轮数等参数设置对最终性能有重要影响，但具体数值未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，零样本迁移的成功率较低，任务执行时间较长。而通过微调，策略迁移能够显著提高性能，并减少所需的训练时间步数。具体性能提升幅度和对比基线未在摘要中给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于工业机器人、服务机器人等领域，尤其是在需要快速部署新机器人技能的场景下。通过策略迁移，可以显著缩短机器人技能学习周期，降低开发成本，并提高机器人的适应性和智能化水平。例如，在自动化生产线上，可以将已有的装配技能快速迁移到新的机器人型号上，实现柔性生产。

📄 摘要（原文）

Learning robot skills from scratch is often time-consuming, while reusing data promotes sustainability and improves sample efficiency. This study investigates policy transfer across different robotic platforms, focusing on peg-in-hole task using reinforcement learning (RL). Policy training is carried out on two different robots. Their policies are transferred and evaluated for zero-shot, fine-tuning, and training from scratch. Results indicate that zero-shot transfer leads to lower success rates and relatively longer task execution times, while fine-tuning significantly improves performance with fewer training time-steps. These findings highlight that policy transfer with adaptation techniques improves sample efficiency and generalization, reducing the need for extensive retraining and supporting sustainable robotic learning.