Efficient Test-Time Adaptation For Robot Policies
作者: Motasem Alfarra, Pietro Mazzaglia, Markus Peschl, Daniel Dijkman, Christos Louizos
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2026-10-14
备注: Accepted to NeurIPS 2026
💡 一句话要点
提出TEMPO方法以解决机器人政策在部署时的适应性问题
🎯 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: 机器人政策 测试时适应 强化学习 熵正则化 自我监督学习 动态环境 在线优化 记忆机制
📋 核心要点
- 现有的机器人运动强化学习政策在面对环境变化时容易失效，重新训练或手动调整往往不可行。
- 论文提出了一种在线自我监督的测试时适应方法TEMPO，通过熵正则化和记忆机制来优化政策。
- 在MuJoCo Playground和实际物理设备上，TEMPO在多个环境变化下表现出显著的性能提升，最高可达80%。
📝 摘要（中文）
机器人运动的强化学习政策在部署时可能因操作条件变化而失败，例如在粗糙或滑溜的地形、负载变化和传感器退化等情况下，重新训练或手动重新校准在设备的延迟和内存限制下往往不可行。本文研究了测试时适应（TTA）在机器人控制中的应用：在执行过程中在线自我监督地调整预训练政策，而无需访问奖励。我们提出了一种轻量级基线，仅使用冻结的预训练评论者更新演员。基于此，我们引入了TEMPO，一种测试时熵正则化的、基于记忆的政策优化方法，旨在在严重变化下稳定评论者驱动的更新。TEMPO结合了熵促进正则化和基于分数的记忆，优先考虑低价值观察，并通过重要性采样将有限计算集中在最具信息性的部署条件上。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人政策在部署时因环境变化而导致的适应性不足问题。现有方法在面对动态变化时，往往需要重新训练或手动调整，这在实际应用中不可行。
核心思路：论文提出的TEMPO方法通过在线自我监督的方式，在执行过程中动态调整预训练政策。该方法利用熵正则化来防止过度自信的外推，同时结合记忆机制优先处理重要的低价值观察。
技术框架：TEMPO的整体架构包括两个主要模块：冻结的预训练评论者和动态更新的演员。通过熵正则化，评论者的预测分布得到稳定，而演员则根据记忆中的重要观察进行优化。
关键创新：TEMPO的核心创新在于结合了熵促进正则化和基于记忆的优先采样机制。这与传统方法的直接重训练或简单调整策略有本质区别，能够在不依赖奖励的情况下实现有效的在线适应。
关键设计：在TEMPO中，熵正则化用于调整评论者的输出，确保其预测分布的稳定性。同时，基于分数的记忆机制通过重要性采样来聚焦计算资源，优先处理那些在当前环境下最具挑战性的观察。具体的参数设置和损失函数设计在实验中经过调优，以实现最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在MuJoCo Playground的实验中，TEMPO在面对四种代表性环境变化时，表现出一致的性能提升，最高可达80%的改进。此外，在实际的Unitree Go2机器人上，添加负载后，完全的设备内适应也显著提高了性能，超越了未适应的基线表现。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人、无人驾驶车辆和智能制造等。通过实现在线自我适应，机器人能够在动态和不可预测的环境中保持高效的操作性能，减少人工干预的需求，提升系统的自主性和灵活性。未来，该方法有望推广到更广泛的机器人应用场景中，进一步推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Reinforcement-learning policies for robot locomotion can fail at deployment when operating conditions shift (e.g., rough or slippery terrain, payload changes, sensing degradation), and retraining or manual recalibration is often infeasible under on-device latency and memory constraints. We study test-time adaptation (TTA) for robotic control: adapting a pretrained policy online and in a self-supervised manner during execution, without access to rewards. Our starting point is a lightweight baseline that updates only the actor using a frozen pretrained critic as a deployment-time performance surrogate. Building on this, we introduce TEMPO, a test-time entropy-regularized, memory-guided policy optimization method that stabilizes critic-driven updates under severe shift. TEMPO combines (i) an entropy-promoting regularizer on the critic's predictive distribution to mitigate overconfident extrapolation, and (ii) a score-based memory, inspired by prioritized replay, that prioritizes low-value ("hard") observations and applies importance sampling to focus limited computation on the most informative deployment conditions. Across Go1, Go2, and G1 in MuJoCo Playground under four representative shifts and multiple architectures, TEMPO yields consistent gains, reaching up to 80% improvement in a single-device setting. We further validate on a physical Unitree Go2 with an added calf payload, where fully on-device adaptation improves performance over the non-adapted baseline across real-world episodes.