Hardware-as-Regularization: Enhancing Data Consistency in Imitation Learning via an Adjustable Passive Compliant Leader Arm
作者: Hideyuki Ichiwara, Yushi Kaida, Hirokazu Ishida
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-16
💡 一句话要点
提出硬件正则化方法以提升模仿学习中的数据一致性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 模仿学习 被动关节模块 硬件正则化 运动学一致性 机器人控制
📋 核心要点
- 现有的被动领导臂缺乏恢复力，导致关节空间轨迹高度不一致，影响模仿学习的效果。
- 本文提出了一种低成本的被动关节模块，通过机械离合器和弹簧提供恢复力，作为物理先验改善数据一致性。
- 实验结果显示，该方法在方差降低、轨迹一致性和下游任务成功率方面显著优于传统方法。
📝 摘要（中文）
低成本的被动领导臂在模仿学习中能够实现可扩展的数据收集，但由于缺乏恢复力，导致冗余关节未受约束，从而产生高度不一致的关节空间轨迹。本文提出了一种低成本的被动关节模块（可调机械离合器和3D打印螺旋弹簧），将每个关节拉向用户定义的中性姿态。这种被动恢复力相当于关节空间的$L_2$正则化（“硬件正则化”），在比未正则化的臂更短的完成时间内改善运动学一致性，并保持运动的平滑性。实验表明，与简单的被动臂相比，方差显著降低，轨迹一致性与同类主动虚拟弹簧相当，且下游成功率显著提高（例如，73.3%对比36.7%在积木堆叠任务中）；刚度的变化显示，随着刚度降低，一致性单调下降，确认机械刚度表现出正则化权重的特性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决低成本被动领导臂在模仿学习中因缺乏恢复力而导致的关节空间轨迹不一致性问题。现有方法未能有效约束冗余关节，造成数据收集的低效和不稳定性。
核心思路：论文提出的解决方案是引入一种低成本的被动关节模块，该模块通过可调机械离合器和3D打印螺旋弹簧为每个关节提供恢复力，拉向用户定义的中性姿态，从而实现数据一致性。
技术框架：整体架构包括被动关节模块的设计与实现，数据收集过程中的关节控制，以及与传统被动臂和主动虚拟弹簧的对比实验。主要模块包括机械设计、控制算法和实验评估。
关键创新：最重要的技术创新在于将硬件设计与正则化思想结合，通过物理恢复力实现关节空间的$L_2$正则化，从而提升模仿学习的效果。这一方法与现有的基于软件的正则化方法本质上有所不同。
关键设计：在设计中，机械离合器的调节和弹簧的刚度是关键参数，影响恢复力的强度和运动的平滑性。损失函数设计上，结合了运动学一致性与完成时间的权衡，以优化整体性能。实验中采用了刚度变化的测试，以验证机械刚度与正则化权重的关系。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用该方法的被动臂在方差上显著降低，与传统被动臂相比，轨迹一致性达到与同类主动虚拟弹簧相当的水平。此外，在积木堆叠任务中，成功率从36.7%提升至73.3%，显示出显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动化制造和人机协作等场景。通过提升模仿学习中的数据一致性，能够有效提高机器人在复杂任务中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Low-cost passive leader arms enable scalable data collection for imitation learning, but their lack of restoring forces leaves redundant joints unconstrained, yielding highly inconsistent joint-space trajectories. We address this with a low-cost passive joint module (an adjustable mechanical clutch and a 3D-printed spiral spring) that pulls each joint toward a user-defined neutral posture. This passive restoring force acts as a physical prior equivalent to joint-space $L_2$ regularization (``Hardware-as-Regularization''), improving kinematic consistency with shorter completion time than an unregularized arm and preserved movement smoothness. Experiments show substantial variance reduction over a naive passive arm, trajectory consistency on par with an active virtual spring of the same actuator class, and substantially higher downstream success rates (e.g., 73.3% vs. 36.7% on Block Stacking); a stiffness sweep shows consistency degrading monotonically as stiffness decreases, confirming that mechanical stiffness behaves like a regularization weight.