Zero-Shot Policy Transfer in Reinforcement Learning using Buckingham's Pi Theorem

📄 arXiv: 2510.08768v1 📥 PDF

作者: Francisco Pascoa, Ian Lalonde, Alexandre Girard

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-10-09

💡 一句话要点

利用白金汉π定理实现强化学习中的零样本策略迁移

🎯 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: 强化学习 零样本迁移 白金汉π定理 量纲分析 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有强化学习策略在面对物理参数变化时泛化能力不足，限制了其在实际场景中的应用。
  2. 论文提出基于白金汉π定理的零样本迁移方法，通过缩放策略的输入和输出来适应新的环境。
  3. 实验表明，该方法在动态相似环境中保持性能，并在非相似环境中显著优于朴素迁移方法。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)策略通常难以泛化到具有不同物理参数的新机器人、任务或环境，这限制了它们在现实世界中的适用性。本文提出了一种基于白金汉π定理的简单零样本迁移方法来解决这一限制。该方法通过无量纲空间缩放其输入（观察）和输出（动作）来使预训练策略适应新的系统环境，而无需重新训练。该方法在三个复杂度递增的环境中进行了评估，分别是模拟摆、用于模拟到真实验证的物理摆以及高维HalfCheetah。结果表明，缩放迁移在动态相似的环境中没有性能损失。此外，在非相似环境中，缩放策略始终优于朴素迁移，显著扩大了原始策略仍然有效的环境范围。这些发现表明，量纲分析为增强RL策略的鲁棒性和泛化能力提供了一种强大而实用的工具。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习策略在不同物理参数的机器人或环境中泛化能力差，导致需要针对每个新环境重新训练策略。现有方法难以实现零样本迁移，即无需重新训练即可将策略应用到新环境。

核心思路：利用白金汉π定理进行量纲分析，将物理参数不同的系统映射到无量纲空间。通过在无量纲空间中缩放策略的输入（观察）和输出（动作），使策略能够适应新的系统环境，从而实现零样本迁移。核心思想是利用物理系统的相似性，在无量纲空间中找到对应关系。

技术框架：整体流程包括：1) 对原始环境进行量纲分析，确定无量纲参数；2) 使用原始环境训练强化学习策略；3) 对目标环境进行量纲分析，确定无量纲参数；4) 根据无量纲参数的比例关系，缩放目标环境的观察和动作空间；5) 将缩放后的观察输入到预训练策略中，得到缩放后的动作输出。

关键创新：将白金汉π定理应用于强化学习策略迁移，通过量纲分析实现零样本迁移，无需重新训练策略。与现有迁移学习方法相比，该方法不需要任何目标环境的数据，是一种真正的零样本方法。

关键设计：关键在于如何选择合适的物理参数进行量纲分析，以及如何确定无量纲参数的缩放比例。论文中具体实现依赖于对特定环境的物理知识，例如摆的长度、质量、重力加速度等。损失函数和网络结构与原始强化学习策略相同，无需修改。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在动态相似的环境中没有性能损失，在非相似的环境中显著优于朴素迁移方法。例如，在HalfCheetah环境中，缩放策略的性能明显高于未缩放的策略，扩大了策略有效的环境范围。在物理摆实验中，验证了该方法在模拟到真实迁移中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动化系统等领域，尤其适用于需要快速部署到不同物理参数环境中的场景。例如，可以将一个在特定尺寸的机器人上训练的策略，零样本迁移到不同尺寸的机器人上，从而降低开发成本和时间。此外，该方法还可以用于模拟到真实的迁移，提高强化学习策略在真实世界中的鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) policies often fail to generalize to new robots, tasks, or environments with different physical parameters, a challenge that limits their real-world applicability. This paper presents a simple, zero-shot transfer method based on Buckingham's Pi Theorem to address this limitation. The method adapts a pre-trained policy to new system contexts by scaling its inputs (observations) and outputs (actions) through a dimensionless space, requiring no retraining. The approach is evaluated against a naive transfer baseline across three environments of increasing complexity: a simulated pendulum, a physical pendulum for sim-to-real validation, and the high-dimensional HalfCheetah. Results demonstrate that the scaled transfer exhibits no loss of performance on dynamically similar contexts. Furthermore, on non-similar contexts, the scaled policy consistently outperforms the naive transfer, significantly expanding the volume of contexts where the original policy remains effective. These findings demonstrate that dimensional analysis provides a powerful and practical tool to enhance the robustness and generalization of RL policies.