Physics-informed Goal-Conditioned Reinforcement Learning under Hybrid Contact Dynamics
作者: Vittorio Giammarino, Anastasios Manganaris, Ahmed H. Qureshi
分类: cs.RO, eess.SY, stat.ML
发布日期: 2026-05-28
💡 一句话要点
提出接触感知的分层物理信息强化学习，解决接触动力学下的目标条件强化学习问题
🎯 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) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 目标条件强化学习 物理信息强化学习 接触动力学 分层强化学习 机器人操作
📋 核心要点
- 现有目标条件强化学习方法在处理接触丰富的操作任务时，由于混合动力学和非光滑价值图景，泛化能力会显著下降。
- 论文提出接触感知和分层的物理信息强化学习方法，通过选择性地应用物理信息归纳偏置，提升在接触任务中的性能。
- 实验结果表明，该方法在接触丰富的操作任务中，能够有效地提升目标条件强化学习的性能，为扩展Pi-GCRL到此类任务提供了一种可行方案。
📝 摘要（中文）
本研究针对稀疏反馈下学习达到任意目标的问题，探讨了在具有混合动力学特性的环境中，目标条件强化学习（GCRL）面临的挑战。尽管GCRL通过学习在目标之间泛化的策略来解决该问题，但当底层动力学变得高维、混合或依赖于接触时，泛化变得越来越困难。物理信息GCRL（Pi-GCRL）将最优控制的归纳偏置引入到目标条件价值学习中。虽然Pi-GCRL方法在导航和无物体目标到达领域已被证明有效，但在接触丰富的任务中，其可靠性仍不清楚，因为接触交互会引起混合动力学、模式依赖的可控性和非光滑价值图景。本文表明，这些结构特性会导致现有的Pi-GCRL方法在应用于接触丰富的操作时性能下降。受此分析的启发，我们引入了接触感知和分层公式，在整个操作问题中选择性地应用物理信息归纳偏置。我们的结果为将Pi-GCRL扩展到接触丰富的操作提供了一个有原则的步骤。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决接触丰富的操作任务中，目标条件强化学习（GCRL）由于接触动力学引起的性能下降问题。现有Pi-GCRL方法在处理此类任务时，会因为接触交互引起的混合动力学、模式依赖的可控性和非光滑价值图景而失效。现有的方法没有充分考虑接触的特殊性，导致学习效率低下。
核心思路：论文的核心思路是引入接触感知和分层的物理信息归纳偏置。通过显式地考虑接触状态，并采用分层结构，将问题分解为不同的子任务，从而更好地利用物理信息，提高学习效率和泛化能力。这种方法允许策略在不同接触模式下进行自适应调整。
技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个部分：首先，使用接触检测模块来识别接触状态。然后，根据接触状态，选择性地应用物理信息归纳偏置。最后，采用分层强化学习结构，将复杂的任务分解为多个子任务，并分别学习相应的策略。整体流程是，环境状态输入，经过接触检测，根据接触状态选择性地应用物理信息，然后通过分层强化学习进行策略学习。
关键创新：论文的关键创新在于将接触感知和分层结构引入到物理信息强化学习中。通过显式地建模接触状态，并采用分层结构，可以更好地利用物理信息，提高学习效率和泛化能力。与现有方法相比，该方法能够更好地处理接触动力学带来的复杂性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 接触检测模块的设计，用于准确识别接触状态；2) 物理信息归纳偏置的选择性应用策略，根据接触状态动态调整；3) 分层强化学习结构的具体实现，包括子任务的划分和策略的学习。具体参数设置和损失函数细节在论文中未明确给出，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出的接触感知和分层物理信息强化学习方法在接触丰富的操作任务中的有效性。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，属于未知信息。但摘要明确指出，该方法为将Pi-GCRL扩展到接触丰富的操作提供了一个有原则的步骤。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人操作、自动化装配、医疗手术等领域。通过提升机器人在接触环境下的操作能力，可以实现更复杂、更精细的任务，提高生产效率和自动化水平。未来，该方法有望应用于更广泛的机器人应用场景，例如家庭服务机器人、工业机器人等。
📄 摘要（原文）
Learning to reach arbitrary goals from sparse feedback requires agents to infer a rich notion of reachability across state--goal pairs. Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL) tackles this challenge by learning policies that generalize across goals, but this generalization becomes increasingly difficult as the underlying dynamics become high-dimensional, hybrid, or contact-dependent. To address this issue, physics-informed GCRL (Pi-GCRL) introduces optimal-control-inspired inductive biases into goal-conditioned value learning. While Pi-GCRL methods have proven effective in navigation and object-free goal-reaching domains, their reliability in contact-rich tasks remains unclear, where contact interactions induce hybrid dynamics, mode-dependent controllability, and nonsmooth value landscapes. In this work, we show that these structural properties can cause existing Pi-GCRL methods to degrade when applied naively to contact-rich manipulation. Motivated by this analysis, we introduce contact-aware and hierarchical formulations that apply physics-informed inductive biases selectively across the manipulation problem. Our results provide a principled step toward extending Pi-GCRL to contact-rich manipulation.