Adapt On-the-Go: Behavior Modulation for Single-Life Robot Deployment

📄 arXiv: 2311.01059v3 📥 PDF

作者: Annie S. Chen, Govind Chada, Laura Smith, Archit Sharma, Zipeng Fu, Sergey Levine, Chelsea Finn

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2023-11-02 (更新: 2025-07-22)

💡 一句话要点

提出ROAM以解决机器人在动态环境中的适应问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人适应性 动态环境 行为选择 无监督学习 强化学习 四足机器人 实时调整

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人部署时无法有效应对训练时未见过的动态变化，导致适应性不足。
  2. 论文提出的ROAM方法通过感知行为的价值，选择并调整预训练行为以适应当前情境，且无需人工干预。
  3. 实验结果显示，ROAM在多种动态环境下的适应效率提高了2倍，验证了其在实际应用中的有效性。

📝 摘要（中文）

为了在现实世界中取得成功，机器人必须应对与训练期间不同的情况。我们研究了在部署过程中如何快速适应这些新场景的问题，提出了一种基于先前学习行为的多样化机制。我们的RObust Autonomous Modulation (ROAM)方法通过感知预训练行为的价值来选择和调整适应当前情况的行为。重要的是，这一适应过程在测试时的单个回合内完成，无需任何人工监督。实验表明，ROAM能够快速适应动态变化，甚至在真实的Go1四足机器人上成功穿上滑轮鞋前进。与现有方法相比，我们的方法在面对各种分布外情况时的适应效率提高了2倍。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人在真实世界中面对未见过的动态环境时的适应性问题。现有方法通常依赖于固定的策略，无法灵活应对变化，导致性能下降。

核心思路：ROAM方法的核心在于利用机器人先前学习的多样化行为，通过感知这些行为的价值来动态选择和调整适应当前情境的行为。这种设计使得机器人能够在没有人工干预的情况下，快速适应新的环境。

技术框架：ROAM的整体架构包括行为选择模块和行为调整模块。行为选择模块根据当前环境评估预训练行为的价值，而行为调整模块则负责在选定行为的基础上进行实时调整。

关键创新：ROAM的主要创新在于其无监督的动态适应能力，能够在单个测试回合内完成适应过程。这与传统方法相比，显著提高了机器人在复杂环境中的灵活性和效率。

关键设计：在技术细节上，ROAM采用了特定的损失函数来评估行为的适应性，并通过强化学习框架优化行为选择和调整过程。网络结构设计上，结合了深度学习和行为选择机制，以实现高效的实时适应。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ROAM在多种动态环境下的适应效率提高了2倍，相较于现有方法，能够更快速地选择和调整行为。特别是在真实的Go1四足机器人上，成功实现了在滑轮鞋上的移动，展示了其强大的适应能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、自动驾驶车辆和工业机器人等。ROAM方法的实时适应能力使得机器人能够在复杂和动态的环境中更好地执行任务，提升了其实际应用价值。未来，随着技术的进一步发展，ROAM有望在更多实际场景中得到广泛应用，推动智能机器人技术的进步。

📄 摘要（原文）

To succeed in the real world, robots must cope with situations that differ from those seen during training. We study the problem of adapting on-the-fly to such novel scenarios during deployment, by drawing upon a diverse repertoire of previouslylearned behaviors. Our approach, RObust Autonomous Modulation (ROAM), introduces a mechanism based on the perceived value of pre-trained behaviors to select and adapt pre-trained behaviors to the situation at hand. Crucially, this adaptation process all happens within a single episode at test time, without any human supervision. We demonstrate that ROAM enables a robot to adapt rapidly to changes in dynamics both in simulation and on a real Go1 quadruped, even successfully moving forward with roller skates on its feet. Our approach adapts over 2x as efficiently compared to existing methods when facing a variety of out-of-distribution situations during deployment by effectively choosing and adapting relevant behaviors on-the-fly.