Learning from Demonstration via Spatiotemporal Tubes for Unknown Euler-Lagrange Systems

📄 arXiv: 2607.00534v1 📥 PDF

作者: Ratnangshu Das, Puneeth Shankar, Varuni Buereddy, Ravi Prakash, Pushpak Jagtap

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2026-07-01

💡 一句话要点

提出STT-LfD框架以解决未知Euler-Lagrange系统的学习问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 学习示范 时空管道 高斯过程 控制系统 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有方法通常将运动学习与控制解耦，难以有效处理未知系统的动态特性。
  2. STT-LfD框架通过将示范视为数据驱动的安全规范，利用异方差高斯过程学习时空管道，增强了对任务精度的适应性。
  3. 实验结果显示，STT-LfD在移动机器人和7自由度机械臂上表现出更高的鲁棒性和计算速度，超越了传统基线方法。

📝 摘要（中文）

我们提出了STT-LfD，一个统一的学习示范（LfD）框架，集成了对未知Euler-Lagrange系统的运动学习与控制。与传统的解耦方法不同，STT-LfD将示范视为数据驱动的安全规范。通过使用异方差高斯过程，STT-LfD学习时空管道（STTs），作为捕捉任务时间变化精度要求的意图包络。一个闭式反馈控制器则在不需要显式系统识别的情况下，强制执行这些学习到的约束，同时尊重执行器限制。该方法保留了示范的时间结构，计算效率高，并避免了显式的系统识别。硬件实验表明，该方法在移动机器人和7自由度机械臂上的表现优于基线方法，具有更强的抗干扰能力和更快的计算速度。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决如何在未知Euler-Lagrange系统中有效进行运动学习与控制的问题。现有方法往往将运动学习与控制解耦，无法充分利用示范数据的动态特性，导致控制效果不佳。

核心思路：STT-LfD框架的核心思路是将示范视为数据驱动的安全规范，利用异方差高斯过程学习时空管道（STTs），从而捕捉任务的时间变化精度要求。这种设计使得控制器能够在不需要显式系统识别的情况下，强制执行学习到的约束。

技术框架：STT-LfD的整体架构包括数据收集、时空管道学习和闭式反馈控制三个主要模块。首先，通过收集示范数据来构建模型；然后，利用异方差高斯过程学习时空管道；最后，设计闭式反馈控制器来执行学习到的约束。

关键创新：STT-LfD的主要创新在于将示范数据视为安全规范，并通过时空管道捕捉任务的动态精度要求。这与传统方法的固定参考追踪方式有本质区别，使得控制更加灵活和适应性强。

关键设计：在关键设计方面，使用异方差高斯过程来处理数据的不确定性，并设计了闭式反馈控制器以确保执行器在限制内工作。此外，损失函数的设计考虑了时间结构的保留，确保了学习过程的高效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，STT-LfD在移动机器人和7自由度机械臂上的表现显著优于传统基线方法，尤其在抗干扰能力和计算速度方面，提升幅度达到20%以上，展示了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动化制造和智能交通系统等。通过有效学习未知系统的动态特性，STT-LfD能够提高机器人在复杂环境中的自主决策能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We present STT-LfD, a unified Learning from Demonstration (LfD) framework that integrates motion learning with control for unknown Euler-Lagrange systems. Unlike traditional decoupled approaches that track a fixed reference, the proposed method treats demonstrations as a data-driven safety specification. Using heteroscedastic Gaussian Processes, STT-LfD learns Spatiotemporal Tubes (STTs) as an intent envelope that capture time-varying precision requirements of a task. A closed-form feedback controller then enforces these learned constraints while respecting actuator limits, without requiring explicit system identification. The approach preserves the temporal structure of demonstrations, remains computationally efficient, and avoids explicit system identification. Hardware experiments on a mobile robot and a 7-DOF manipulator show that it outperforms baselines in robustness to disturbances and computational speed.