Non-conflicting Energy Minimization in Reinforcement Learning based Robot Control

📄 arXiv: 2509.01765v1 📥 PDF

作者: Skand Peri, Akhil Perincherry, Bikram Pandit, Stefan Lee

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-01

备注: 17 pages, 6 figures. Accepted as Oral presentation at Conference on Robot Learning (CoRL) 2025

💡 一句话要点

提出一种无超参数的强化学习能量优化方法，用于机器人控制

🎯 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: 强化学习 机器人控制 能量优化 策略梯度 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在机器人控制中，难以平衡任务性能和能量消耗，需要手动调整权重。
  2. 该论文提出一种基于策略梯度投影的无超参数方法，在不影响任务性能的前提下，最小化能量消耗。
  3. 实验表明，该方法在标准运动基准测试中，能量消耗降低了64%，并在四足机器人上实现了Sim2Real迁移。

📝 摘要（中文）

高效的机器人控制通常需要在任务性能和能量消耗之间取得平衡。强化学习中常用的方法是将能量消耗直接作为奖励函数的一部分进行惩罚。但这需要仔细调整权重，以避免能量最小化损害任务成功的不良权衡。本文提出了一种无超参数的梯度优化方法，可以在不影响任务性能的情况下最小化能量消耗。受多任务学习的启发，我们的方法在任务和能量目标之间应用策略梯度投影，以推导出在不影响任务性能的情况下最小化能量消耗的策略更新。我们在DM-Control和HumanoidBench的标准运动基准上评估了该技术，结果表明在保持相当的任务性能的同时，能量使用量减少了64%。此外，我们在Unitree GO2四足机器人上进行了实验，展示了能量效率策略的Sim2Real迁移。我们的方法易于在标准强化学习流程中实现，只需最少的代码更改，适用于任何策略梯度方法，并为能量效率控制策略提供了一种有原则的奖励塑造替代方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习在机器人控制中，如何有效降低能量消耗，同时保证任务性能的问题。现有方法通常通过在奖励函数中加入能量消耗的惩罚项来实现，但这种方法需要手动调整惩罚项的权重，容易导致能量优化与任务目标冲突，难以找到合适的平衡点。

核心思路：论文的核心思路是借鉴多任务学习中的梯度投影思想，将能量优化视为一个辅助任务，通过策略梯度投影，确保能量优化的梯度方向与任务目标梯度方向不冲突，从而在不影响任务性能的前提下，尽可能地降低能量消耗。

技术框架：整体框架基于标准的强化学习流程，主要包含以下几个阶段：1）使用策略网络与环境交互，收集样本数据；2）计算任务目标的策略梯度和能量消耗的策略梯度；3）将能量消耗的策略梯度投影到与任务目标梯度正交的空间中，得到修正后的能量优化梯度；4）使用修正后的梯度更新策略网络。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了基于策略梯度投影的能量优化方法，避免了手动调整超参数的麻烦，并且能够保证能量优化不会损害任务性能。与传统的奖励塑造方法相比，该方法更加稳定和可靠。

关键设计：关键设计在于策略梯度投影的计算方式。具体来说，假设任务目标的策略梯度为g_task，能量消耗的策略梯度为g_energy，则修正后的能量优化梯度g_energy_proj = g_energy - (g_energy^T * g_task / ||g_task||^2) * g_task。这个公式保证了g_energy_proj与g_task正交，即能量优化不会影响任务性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在DM-Control和HumanoidBench等标准运动基准测试中，能够在保持与原始策略相当的任务性能的前提下，将能量消耗降低64%。此外，在Unitree GO2四足机器人上的实验表明，该方法训练得到的能量高效策略可以成功地从仿真环境迁移到真实环境，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要能量高效控制的机器人系统，例如：四足机器人、无人机、机械臂等。通过降低机器人的能量消耗，可以延长其续航时间，降低运营成本，并减少对环境的影响。此外，该方法还可以应用于其他需要平衡多个目标的强化学习任务中，例如：在自动驾驶中，需要在保证安全性的同时，提高行驶效率。

📄 摘要（原文）

Efficient robot control often requires balancing task performance with energy expenditure. A common approach in reinforcement learning (RL) is to penalize energy use directly as part of the reward function. This requires carefully tuning weight terms to avoid undesirable trade-offs where energy minimization harms task success. In this work, we propose a hyperparameter-free gradient optimization method to minimize energy expenditure without conflicting with task performance. Inspired by recent works in multitask learning, our method applies policy gradient projection between task and energy objectives to derive policy updates that minimize energy expenditure in ways that do not impact task performance. We evaluate this technique on standard locomotion benchmarks of DM-Control and HumanoidBench and demonstrate a reduction of 64% energy usage while maintaining comparable task performance. Further, we conduct experiments on a Unitree GO2 quadruped showcasing Sim2Real transfer of energy efficient policies. Our method is easy to implement in standard RL pipelines with minimal code changes, is applicable to any policy gradient method, and offers a principled alternative to reward shaping for energy efficient control policies.