Adaptive Aerial Loco-Manipulation Policy Learning via LLM-Assisted Proactive Task Generation
作者: Jingyu Ru, Xiangyuan Xie, Lixuan Jin, Jian An, Xingming Zhang, Binghao Li, Siyu Wang, Xiang Zhou, Lei Yuan, Hongli Xu, Yang Yu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-22
💡 一句话要点
提出ALMA框架以解决空中运动操控中的动态控制问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 空中运动操控 适应性控制 大语言模型 机器人技术 动态控制
📋 核心要点
- 现有的控制方法在应对空中运动操控中的动态变化时存在不足，难以准确跟踪三维轨迹。
- ALMA框架通过上下文飞行策略适应近期测量和动作，利用动作条件预测未来测量表示来训练其上下文。
- 在仿真中，ALMA相较于最强基线将位置均方根误差（RMSE）降低了24.7%，并在真实世界基线中实现了79.6%的提升。
📝 摘要（中文）
Loco-manipulation通过结合移动性与物理交互扩展了传统操控的工作空间，而空中运动操控进一步将这一能力扩展至三维空间，使机器人能够到达地面系统无法接触的环境。然而，转向空中平台带来了严峻的控制问题，车辆必须在三维空间中准确跟踪轨迹，同时手臂的运动和与环境的交互不断改变质心、惯性，并对机体施加力和力矩干扰。传统控制器通过显式模型和估计来应对这些影响，而基于学习的控制器则从经验中推断动态，但控制奖励未能为历史保留的响应信息提供直接目标，固定任务采样可能导致持续的跟踪困难未被充分探索。我们提出了ALMA，一个用于适应性飞行控制的空中运动操控框架，能够在外部手臂指令下进行操作。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决空中运动操控中的动态控制问题，现有方法在应对手臂运动引起的质心变化和力矩干扰时存在不足，导致跟踪精度低下。
核心思路：论文提出的ALMA框架通过上下文飞行策略，利用最近的测量和动作进行适应性调整，从而提高飞行控制的响应能力。
技术框架：ALMA框架包括上下文飞行策略模块、动作条件预测模块和基于大语言模型的任务生成模块，整体流程为：收集数据→分析控制困难→生成新任务→训练模型。
关键创新：ALMA的主要创新在于结合了大语言模型（LLM）进行任务生成，能够主动分析控制困难并提出新的手臂运动结构，显著扩展了适应性训练的经验。
关键设计：在设计中，采用了动作条件预测的网络结构，损失函数针对飞行控制的精度进行了优化，确保模型能够有效保留与飞行控制相关的响应信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，ALMA在仿真中将位置均方根误差（RMSE）降低了24.7%，并在实际应用中实现了79.6%的提升，展示了其在空中运动操控中的优越性能。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括无人机操控、搜索与救援、建筑检查等场景，能够显著提升机器人在复杂环境中的操作能力。未来，ALMA框架有望推动空中机器人技术的发展，拓展其在多种行业中的应用价值。
📄 摘要（原文）
Loco-manipulation extends the workspace of conventional manipulation by combining mobility with physical interaction, while aerial loco-manipulation further expands this capability into three-dimensional space, enabling robots to reach environments inaccessible to ground-based systems. Moving to an aerial platform, however, gives rise to a demanding control problem, since the vehicle must track trajectories accurately in three dimensions while the motion of the arm and its interaction with the environment continuously shift the center of mass, alter the inertia, and impose force and moment disturbances on the body. Conventional controllers address these effects through explicit models and estimation, whereas learning-based controllers infer dynamics from experience, yet control rewards provide no direct target for the response information retained from history, and fixed task sampling can leave persistent tracking difficulties insufficiently explored. We present ALMA, an aerial loco-manipulation framework for adaptive flight control under external arm commands. ALMA employs a contextual flight policy that adapts from recent measurements and actions, using action-conditioned prediction of future measurement representations to train its context to retain response information relevant to flight control. To expand the experience available for this adaptation, an evolutionary process uses a large language model (LLM) to analyze observed control difficulties and propose new structures of arm motion for subsequent training. In simulation, ALMA reduces position root-mean-square error (RMSE) by up to 24.7% relative to the strongest baseline, while the same policy transfers zero-shot to the aerial manipulator and reduces hover position RMSE by 79.6% during periodic arm motion relative to the real-world baseline.