Model-Based Lookahead Reinforcement Learning for in-hand manipulation

📄 arXiv: 2510.08884v2 📥 PDF

作者: Alexandre Lopes, Catarina Barata, Plinio Moreno

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-10 (更新: 2025-12-11)

💡 一句话要点

提出基于模型的预测强化学习方法，提升灵巧手操作性能

🎯 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: 灵巧手操作 强化学习 模型预测控制 混合学习 机器人控制

📋 核心要点

  1. 灵巧手操作面临复杂动力学和控制挑战，现有方法难以兼顾效率与精度。
  2. 提出混合强化学习框架，结合无模型学习的策略和基于模型的轨迹预测。
  3. 实验表明，该框架在不同物体属性下均能提升操作性能，但计算成本增加。

📝 摘要（中文）

灵巧手操作是一项极具挑战性的机器人任务，它结合了复杂的动力学系统以及使用执行器控制和操纵各种物体的能力。本研究将先前开发的混合强化学习（RL）框架应用于灵巧手操作任务，验证了该框架能够提高任务的性能。该模型结合了无模型和基于模型的强化学习的概念，通过动态模型和价值函数引导训练好的策略进行轨迹评估，类似于模型预测控制。通过与被引导的策略进行比较，评估了模型的性能。为了充分探索这一点，使用完全驱动和欠驱动的模拟机械手进行了各种测试，以操纵不同的物体来完成给定的任务。此外，通过改变物体密度和尺寸等属性，以及引导在特定物体上训练的策略在不同的物体上执行相同的任务，测试了模型的泛化性能。结果表明，给定一个具有高平均奖励的策略和一个准确的动态模型，该混合框架可以提高大多数测试用例中灵巧手操作任务的性能，即使在物体属性发生变化时也是如此。然而，由于轨迹评估的复杂性，这种改进是以增加计算成本为代价的。

🔬 方法详解

问题定义：灵巧手操作任务需要精确控制机械手与环境交互，现有方法如纯无模型强化学习样本效率低，纯模型预测控制对模型精度要求高。该论文旨在提升灵巧手操作的性能和泛化能力，同时降低对精确模型的依赖。

核心思路：该论文的核心思路是将无模型强化学习训练得到的策略与基于模型的预测控制相结合。利用无模型强化学习策略提供良好的初始控制，然后使用动态模型进行短时预测，并通过价值函数评估预测轨迹，从而引导策略进行优化。这种混合方法旨在结合两者的优点，提高操作性能和鲁棒性。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 无模型强化学习策略：使用某种强化学习算法（具体算法未知）训练一个策略，该策略能够初步完成灵巧手操作任务。2) 动态模型：用于预测机械手和物体的未来状态。3) 价值函数：用于评估预测轨迹的优劣。4) 轨迹评估模块：使用动态模型预测多个可能的轨迹，并使用价值函数评估这些轨迹。5) 策略引导模块：根据轨迹评估的结果，调整无模型强化学习策略的输出，从而引导机械手执行更优的操作。

关键创新：该方法的核心创新在于将无模型强化学习和基于模型的预测控制相结合。与传统的无模型强化学习相比，该方法利用动态模型进行轨迹预测，从而提高了样本效率和鲁棒性。与传统的基于模型的预测控制相比，该方法使用无模型强化学习策略作为初始控制，降低了对精确模型的依赖。

关键设计：论文中未明确给出关键参数设置、损失函数和网络结构等技术细节。动态模型的具体形式（例如，神经网络或物理引擎）未知。价值函数的具体形式也未知。轨迹评估模块如何选择和评估轨迹，以及策略引导模块如何调整策略，这些细节均未知。这些细节对于复现和进一步研究至关重要。

📊 实验亮点

实验结果表明，该混合框架在大多数测试用例中提高了灵巧手操作任务的性能，即使在物体属性发生变化时也是如此。具体性能提升幅度未知，论文中没有给出具体的数值结果。该方法在泛化性测试中表现良好，表明其具有一定的鲁棒性。然而，该方法增加了计算成本，具体增加多少未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要灵巧手操作的机器人任务，例如：工业自动化中的零件装配、医疗手术中的精细操作、以及家庭服务机器人中的物品整理等。通过提高灵巧手操作的性能和鲁棒性，可以使机器人更好地适应复杂和动态的环境，从而实现更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

In-Hand Manipulation, as many other dexterous tasks, remains a difficult challenge in robotics by combining complex dynamic systems with the capability to control and manoeuvre various objects using its actuators. This work presents the application of a previously developed hybrid Reinforcement Learning (RL) Framework to In-Hand Manipulation task, verifying that it is capable of improving the performance of the task. The model combines concepts of both Model-Free and Model-Based Reinforcement Learning, by guiding a trained policy with the help of a dynamic model and value-function through trajectory evaluation, as done in Model Predictive Control. This work evaluates the performance of the model by comparing it with the policy that will be guided. To fully explore this, various tests are performed using both fully-actuated and under-actuated simulated robotic hands to manipulate different objects for a given task. The performance of the model will also be tested for generalization tests, by changing the properties of the objects in which both the policy and dynamic model were trained, such as density and size, and additionally by guiding a trained policy in a certain object to perform the same task in a different one. The results of this work show that, given a policy with high average reward and an accurate dynamic model, the hybrid framework improves the performance of in-hand manipulation tasks for most test cases, even when the object properties are changed. However, this improvement comes at the expense of increasing the computational cost, due to the complexity of trajectory evaluation.