Towards Robot Skill Learning and Adaptation with Gaussian Processes
作者: A K M Nadimul Haque, Fouad Sukkar, Sheila Sujipto, Cedric Le Gentil, Marc G. Carmichael, Teresa Vidal-Calleja
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-02
💡 一句话要点
提出基于高斯过程的机器人技能学习与自适应框架，提升复杂任务泛化能力。
🎯 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: 机器人技能学习 高斯过程 技能自适应 强化学习 运动学特征 稀疏途经点 行为克隆
📋 核心要点
- 现有基于学习的技能自适应方法在复杂环境变化下的泛化能力不足，缺乏足够的表达能力。
- 利用高斯过程(GP)对技能进行建模，结合稀疏途经点，实现紧凑且富有表达力的技能表示，并提出三种自适应方法。
- 在抽屉打开、立方体推动和杆操作等任务中，所提方法在成功率上优于基准方法，并能有效保持技能的运动学特征。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖且鲁棒的技能自适应框架，该框架利用带有稀疏途经点的高斯过程(GP)进行紧凑而富有表现力的建模。该模型考虑了轨迹的姿态，并利用其一阶和二阶解析导数来保持技能的运动学特征。我们提出了三种自适应方法，以适应初始配置和观察到的配置之间的差异。首先，一个优化代理调整路径的途经点，同时保持演示速度。其次，一个行为克隆代理被训练来复制来自优化代理的输出轨迹。最后，一个强化学习(RL)代理学习修改途经点，同时保持运动学特征并实现在线能力。在模拟和硬件中的三个任务（抽屉打开、立方体推动和杆操作）中进行评估，我们提出的方法在成功率方面优于所有基准。此外，结果表明，基于GP的表示使所有三种方法都能够获得高余弦相似度和低速度幅度误差，表明对运动学特征的强烈保留。总的来说，我们的公式提供了一种紧凑的表示，能够适应与单个演示技能的较大偏差。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人技能自适应方法难以应对复杂环境变化，表达能力不足，导致泛化性能受限。尤其是在任务配置发生较大变化时，现有方法难以有效调整技能轨迹，保持运动学特征。
核心思路：利用高斯过程(GP)的强大表达能力和解析性质，将机器人技能建模为GP。通过稀疏途经点来压缩GP模型，提高计算效率。设计自适应方法，调整途经点，使技能适应新的任务配置，同时保持技能的运动学特征（速度、加速度等）。
技术框架：该框架包含三个主要的自适应模块： 1. 优化代理：通过优化途经点的位置，最小化目标函数，使技能轨迹适应新的任务配置，同时保持演示速度。 2. 行为克隆代理：训练一个行为克隆模型，学习优化代理的输出轨迹，从而实现更快的自适应速度。 3. 强化学习代理：使用强化学习算法，学习如何调整途经点，以适应新的任务配置，同时保持运动学特征，并实现在线自适应能力。
关键创新： 1. 将高斯过程引入机器人技能自适应领域，利用其强大的表达能力和解析性质。 2. 提出基于稀疏途经点的GP模型，实现紧凑的技能表示，提高计算效率。 3. 设计了三种不同的自适应方法（优化、行为克隆、强化学习），适应不同的应用场景和性能需求。
关键设计： 1. GP模型的核函数选择：选择合适的核函数（如RBF核）对GP的性能至关重要。 2. 稀疏途经点的选择：途经点的数量和位置会影响模型的表达能力和计算效率。 3. 优化代理的目标函数设计：目标函数需要平衡任务适应性和运动学特征保持。 4. 强化学习代理的奖励函数设计：奖励函数需要引导代理学习到合适的途经点调整策略，同时保持运动学特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的基于GP的技能自适应方法在三个任务（抽屉打开、立方体推动和杆操作）中均优于基准方法。具体而言，在成功率方面，所提出的方法显著高于基准方法。此外，该方法能够保持技能的运动学特征，实现高余弦相似度和低速度幅度误差。例如，强化学习代理在硬件实验中也表现出良好的自适应能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人自动化场景，例如：工业机器人装配、服务机器人操作、医疗机器人辅助手术等。通过学习和自适应技能，机器人能够更好地适应不同的任务配置和环境变化，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望实现机器人的自主学习和持续改进，推动机器人智能化的发展。
📄 摘要（原文）
General robot skill adaptation requires expressive representations robust to varying task configurations. While recent learning-based skill adaptation methods refined via Reinforcement Learning (RL), have shown success, existing skill models often lack sufficient representational capacity for anything beyond minor environmental changes. In contrast, Gaussian Process (GP)-based skill modelling provides an expressive representation with useful analytical properties; however, adaptation of GP-based skills remains underexplored. This paper proposes a novel, robust skill adaptation framework that utilises GPs with sparse via-points for compact and expressive modelling. The model considers the trajectory's poses and leverages its first and second analytical derivatives to preserve the skill's kinematic profile. We present three adaptation methods to cater for the variability between initial and observed configurations. Firstly, an optimisation agent that adjusts the path's via-points while preserving the demonstration velocity. Second, a behaviour cloning agent trained to replicate output trajectories from the optimisation agent. Lastly, an RL agent that has learnt to modify via-points whilst maintaining the kinematic profile and enabling online capabilities. Evaluated across three tasks (drawer opening, cube-pushing and bar manipulation) in both simulation and hardware, our proposed methods outperform every benchmark in success rates. Furthermore, the results demonstrate that the GP-based representation enables all three methods to attain high cosine similarity and low velocity magnitude errors, indicating strong preservation of the kinematic profile. Overall, our formulation provides a compact representation capable of adapting to large deviations from a single demonstrated skill.