Potential-Field Action Representation for Reinforcement Learning in Contact-Rich Manipulation

📄 arXiv: 2609.21609v1 📥 PDF

作者: Xinyu Liu, Gökhan Solak, Arash Ajoudani

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-09-18

💡 一句话要点

提出PA-RL框架以解决接触丰富操作中的动作表示问题

🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 强化学习 机器人操作 动作表示 人工势场 接触丰富任务 笛卡尔阻抗控制 非线性动态 运动生成

📋 核心要点

  1. 现有的无模型强化学习方法在接触丰富的机器人操作中面临任务策略与低级运动生成的学习负担，导致学习效率低下。
  2. 论文提出PA-RL框架，通过调整人工势场的参数来生成运动引导，避免了直接指挥运动的复杂性，从而简化了学习过程。
  3. 实验结果显示，PA-RL在插销入孔任务中成功率达到100%，显著降低了关节扭矩和笛卡尔加速度的变化，展示了其优越性。

📝 摘要（中文）

无模型强化学习可以通过试错交互获取接触丰富的机器人操作技能，但通常需要策略同时学习任务策略和低级运动生成。在这种情况下，动作表示至关重要，因为它决定了策略输出如何转换为机器人运动，影响探索和物理执行。我们提出了PA-RL，一个使用人工势场作为动作表示的强化学习框架。该框架通过调整能量类势场的参数，而不是直接指挥运动，从而生成状态依赖的引导方向，并通过笛卡尔阻抗控制器执行。在插销入孔这一具有非线性动态和不连续接触转变的代表性接触丰富任务上评估PA-RL。结果显示，PA-RL在训练时间内达到100%的评估成功率，而最佳基线仅为92.6%。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是如何在接触丰富的机器人操作中有效表示动作，现有方法需要策略同时处理任务策略和低级运动生成，增加了学习负担。

核心思路：论文的核心思路是使用人工势场作为动作表示，策略通过调整势场参数生成状态依赖的运动引导，从而简化了运动生成过程。

技术框架：PA-RL框架包括势场参数调整模块和笛卡尔阻抗控制器，前者负责生成引导方向，后者负责执行运动。整体流程是策略输出势场参数，控制器根据这些参数执行相应的运动。

关键创新：最重要的技术创新点在于将人工势场引入动作表示中，使得策略不再直接生成运动，而是通过势场引导，显著降低了学习复杂性。

关键设计：在设计中，势场的参数设置和控制器的阻抗特性是关键，论文没有使用显式的运动质量惩罚，但通过势场设计自然降低了关节扭矩和加速度的变化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，PA-RL在插销入孔任务中实现了100%的成功率，显著优于最佳基线的92.6%。此外，PA-RL还将关节扭矩变化降低了55.4%，笛卡尔加速度变化降低了70.8%，展示了其在运动质量上的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人以及医疗机器人等需要进行复杂接触操作的场景。通过简化动作表示，PA-RL框架能够提高机器人在实际操作中的适应性和效率，未来可能推动机器人技术在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Model-free reinforcement learning can acquire contact-rich robotic manipulation skills through trial-and-error interaction, but it often requires the policy to learn both task strategy and low-level motion generation. In this setting, the action representation is critical because it determines how policy outputs are converted into robot motion, shaping both exploration and physical execution. Direct Cartesian command interfaces require the policy to generate motion at every decision step, coupling task-level adaptation with continuous low-level control and increasing the learning burden. We propose PA-RL, a reinforcement-learning framework that uses artificial potential fields as the action representation. Instead of commanding motion directly, the policy adapts the parameters of an energy-like potential field, which generates a state-dependent guidance direction executed through a Cartesian impedance controller. We evaluate PA-RL on peg-in-hole insertion, a representative contact-rich task with nonlinear dynamics and discontinuous contact transitions. In simulation, PA-RL is compared with Cartesian velocity, Cartesian pose, and variable-impedance action spaces using the same RL algorithm. PA-RL is the only method to reach a 100% evaluation success rate within the allotted training time, while the best baseline reaches 92.6%. It also reduces joint-torque variation by 55.4% and Cartesian acceleration variation by 70.8% relative to the best baseline, without explicit motion-quality penalties in the reward. The simulation-trained policy further completes 9/9 real-robot insertions without fine-tuning, demonstrating the deployment feasibility of the learned potential-field interface.