Fast Policy Learning for 6-DOF Position Control of Underwater Vehicles

📄 arXiv: 2512.13359v1 📥 PDF

作者: Sümer Tunçay, Alain Andres, Ignacio Carlucho

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-12-15

💡 一句话要点

提出基于GPU加速强化学习的AUV六自由度位置控制方法，实现零样本迁移。

🎯 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)

关键词: 水下机器人 强化学习 六自由度控制 GPU加速 零样本迁移 自主导航 水下定位

📋 核心要点

  1. 传统AUV控制器在复杂环境下性能下降，强化学习训练缓慢且难以迁移。
  2. 利用JAX和MJX构建GPU加速的强化学习训练流程，实现快速策略学习。
  3. 实验证明该方法能实现AUV在六个自由度上的轨迹跟踪和抗扰动，并能零样本迁移。

📝 摘要（中文）

自主水下航行器(AUV)需要在复杂和动态的海洋环境中进行可靠的六自由度(6-DOF)位置控制才能有效运行。传统的控制器在标称条件下有效，但在面对未建模的动力学或环境扰动时，性能会下降。强化学习(RL)提供了一种强大的替代方案，但训练通常很慢，并且从仿真到现实的迁移仍然具有挑战性。本研究介绍了一种在JAX和MuJoCo-XLA (MJX)中构建的GPU加速RL训练流程。通过联合JIT编译大规模并行物理仿真和学习更新，我们实现了不到两分钟的训练时间。通过对多种RL算法的系统评估，我们展示了在真实水下实验中强大的6-DOF轨迹跟踪和有效的抗扰动能力，策略从仿真中零样本迁移。我们的结果首次明确展示了基于RL的AUV位置控制在所有六个自由度上的真实世界演示。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自主水下航行器(AUV)在复杂海洋环境中进行精确六自由度(6-DOF)位置控制的问题。现有传统控制方法在面对未建模的动力学和环境扰动时性能显著下降。强化学习虽然有潜力，但训练时间过长，且仿真环境训练的策略难以直接应用于真实水下环境（即sim-to-real迁移问题）。

核心思路：论文的核心思路是利用GPU加速强化学习训练流程，大幅缩短训练时间，并设计有效的策略，使其能够从仿真环境零样本迁移到真实水下环境。通过快速训练，可以探索更多策略空间，找到更鲁棒的控制策略。

技术框架：该方法的核心技术框架包括：1) 使用JAX和MuJoCo-XLA (MJX)构建GPU加速的强化学习训练环境；2) 利用JIT编译技术，联合优化大规模并行物理仿真和学习更新过程；3) 系统评估多种强化学习算法，选择适合AUV控制的算法；4) 在仿真环境中训练策略，并在真实水下环境中进行零样本迁移测试。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 首次将GPU加速的强化学习训练流程应用于AUV的六自由度位置控制，显著缩短了训练时间；2) 实现了强化学习策略从仿真环境到真实水下环境的零样本迁移，无需额外的微调或适应过程；3) 首次明确展示了基于强化学习的AUV位置控制在所有六个自由度上的真实世界演示。

关键设计：论文的关键设计细节包括：1) 使用JAX和MJX进行物理仿真，利用GPU并行计算能力加速仿真过程；2) 通过JIT编译，将物理仿真和学习更新过程进行联合优化，进一步提升训练速度；3) 探索了多种强化学习算法，例如PPO等，并根据AUV控制任务的特点进行调整；4) 设计了合适的奖励函数，引导智能体学习期望的控制策略；5) 针对真实水下环境的扰动，设计了鲁棒的控制策略。

📊 实验亮点

该研究通过GPU加速强化学习，将AUV六自由度位置控制策略的训练时间缩短至两分钟以内。实验结果表明，该方法训练的策略能够实现鲁棒的6-DOF轨迹跟踪和有效的抗扰动能力，并且能够从仿真环境零样本迁移到真实水下环境，无需额外的微调。这是首次在真实水下环境中，对基于强化学习的AUV六自由度位置控制进行明确演示。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于水下机器人自主导航、水下环境监测、水下资源勘探、水下基础设施维护等领域。快速训练和零样本迁移能力降低了部署成本，提高了AUV在复杂环境下的适应性。未来可进一步扩展到多AUV协同控制、水下目标跟踪等更复杂的任务。

📄 摘要（原文）

Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) require reliable six-degree-of-freedom (6-DOF) position control to operate effectively in complex and dynamic marine environments. Traditional controllers are effective under nominal conditions but exhibit degraded performance when faced with unmodeled dynamics or environmental disturbances. Reinforcement learning (RL) provides a powerful alternative but training is typically slow and sim-to-real transfer remains challenging. This work introduces a GPU-accelerated RL training pipeline built in JAX and MuJoCo-XLA (MJX). By jointly JIT-compiling large-scale parallel physics simulation and learning updates, we achieve training times of under two minutes.Through systematic evaluation of multiple RL algorithms, we show robust 6-DOF trajectory tracking and effective disturbance rejection in real underwater experiments, with policies transferred zero-shot from simulation. Our results provide the first explicit real-world demonstration of RL-based AUV position control across all six degrees of freedom.