Energy-Regularized Imitation Learning for Force- and Work-Aware Robotic Manipulation
作者: Toshiki Otani, Hiromu Taketsugu, Norimichi Ukita
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-09-16
备注: ECCV 2026 Workshop on Force-Grounded, Cross-View Articulated Manipulation
💡 一句话要点
提出能量正则化模仿学习以解决机器人操控中的能量效率问题
🎯 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)
关键词: 能量感知 模仿学习 机器人操控 机械功 深度学习
📋 核心要点
- 核心问题：现有的机器人操控方法往往忽视能量效率，导致物理运动的低效性。
- 方法要点：提出了一种能量正则化的模仿学习框架，通过可微分的能量预测器优化操控策略。
- 实验或效果：微调后，机械功减少2.1%，任务成功率略有提升，展示了能量感知优化的有效性。
📝 摘要（中文）
本文研究了能量感知的操控问题，将其视为一个基于物理的学习问题。我们定义了一个基于关节扭矩和角位移的关节空间机械功代理，并训练了一个可微分的能量预测器，该预测器能够从机器人状态和动作中估计机械功。该预测器将非可微分的模拟器侧物理量转换为可微分的正则化项，以便对预训练的操控策略进行微调。我们在RVT-2和RLBench上实例化了该框架，并评估了12个涉及物体接触、关节运动、放置、推拉和扫动的操控任务。实验结果表明，微调后平均机械功从208.8J降低至204.4J（即减少2.1%），而任务成功率也略微提高，从86.2%上升至86.9%。这些结果表明，基于功的策略优化能够抑制物理上低效的运动，而无需显式的可微分动力学模型。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人操控中的能量效率问题。现有方法通常未考虑能量消耗，导致机器人在执行任务时的物理运动效率低下。
核心思路：论文提出通过定义关节空间的机械功代理，并训练一个可微分的能量预测器来优化操控策略。该方法将非可微分的物理量转化为可微分的正则化项，从而实现对预训练策略的微调。
技术框架：整体框架包括能量预测器的训练和基于该预测器的策略微调。主要模块包括关节扭矩和角位移的计算、能量预测器的构建及其与操控策略的结合。
关键创新：最重要的创新在于将能量感知引入模仿学习中，通过可微分的能量预测器实现了对物理运动效率的优化，这与传统方法的显式动力学模型形成了鲜明对比。
关键设计：在设计中，损失函数结合了能量预测和任务成功率，网络结构采用了深度学习框架以提高预测精度，同时确保了可微分性以便于优化过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，微调后的策略平均机械功从208.8J降低至204.4J，减少幅度为2.1%。同时，任务成功率从86.2%略微提升至86.9%。这些结果表明，能量感知的策略优化在提高效率的同时，保持了任务的成功率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人以及任何需要高效能量使用的自动化系统。通过优化机器人操控中的能量消耗，可以显著提高任务执行的效率和可持续性，未来可能对智能制造和环境友好型机器人技术产生深远影响。
📄 摘要（原文）
This paper studies energy-aware manipulation as a physically grounded learning problem. We define a joint-space mechanical-work proxy from joint torque and angular displacement, and train a differentiable energy predictor that estimates this work from robot states and actions. The predictor converts a non-differentiable simulator-side physical quantity into a differentiable regularizer for fine-tuning a pretrained manipulation policy. We instantiate the framework with RVT-2 on RLBench and evaluate 12 manipulation tasks involving object contact, articulated motion, placement, pushing, and sweeping. The proposed fine-tuning reduces the average mechanical work from 208.8J to 204.4J (i.e., 2.1% reduction), while the mean task success rate also increases slightly from 86.2% to 86.9%. These results show that work-aware policy optimization can suppress physically inefficient motion without requiring an explicit differentiable dynamics model.