Cross-Platform Control for Autonomous Surface Vehicles via Adaptive Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2607.02037v1 📥 PDF

作者: Ruiheng Jiang, Thomas Bi, Raffaello D'Andrea, Aswin Ramachandran

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2026-07-02

备注: Video: https://youtu.be/dnxb0W-GLK8

💡 一句话要点

提出自适应强化学习方法以实现自主水面车辆的跨平台控制

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自适应强化学习 跨平台控制 自主水面车辆 轨迹跟踪 教师-学生架构

📋 核心要点

  1. 现有的控制方法通常针对单一平台设计，缺乏跨平台的适应性，导致在不同平台上性能不佳。
  2. 本文提出了一种自适应强化学习方法，通过条件化交互历史来实现跨平台的轨迹跟踪，且无需对每个平台进行单独调优。
  3. 实验结果表明，该方法在两个不同平台上的实际应用中，位置均方误差比非自适应基线提高了58%，表现出色。

📝 摘要（中文）

自主水面车辆在水动力和执行特性上存在显著差异，然而大多数控制器仅设计用于单一平台的部署。本文提出了一种自适应强化学习方法，能够实现零样本跨平台部署，使用单一策略进行轨迹跟踪。由于部署平台的动态特性对策略而言是未知的，本文采用了条件化交互历史的部分可观测性方法，构建了一个教师-学生架构，其中学习模块推断平台动态的潜在表示。该策略在随机化的船舶动态下进行模拟训练，并在无需微调的情况下，零样本部署到两个真实平台。在两个不同平台的实际实验中，自适应策略在位置均方误差上比非自适应学习基线提高了58%，接近平台特定调优控制器的跟踪精度。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自主水面车辆在不同平台间控制策略的适应性问题。现有方法通常针对特定平台设计，缺乏跨平台的通用性，导致在新平台上的性能下降。

核心思路：提出了一种自适应强化学习方法，通过条件化交互历史来处理平台动态的不确定性，利用教师-学生架构推断潜在的动态表示，从而实现零样本跨平台部署。

技术框架：整体架构包括模拟训练阶段和实际部署阶段。在模拟阶段，策略在随机化的船舶动态下进行训练；在部署阶段，策略直接应用于真实平台，无需微调。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种通用的自适应策略，能够在不同平台上实现有效的轨迹跟踪，而不依赖于高保真水动力模拟器。

关键设计：在训练过程中，采用了简单的解析动态模型，并通过设计合适的损失函数来优化策略。此外，教师-学生架构的设计使得模型能够有效推断潜在的动态特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，自适应策略在两个不同平台上的位置均方误差比非自适应学习基线提高了58%。这一成果表明，该方法在跨平台控制方面的有效性，接近于平台特定调优控制器的跟踪精度，展示了显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括海洋探测、环境监测以及水上运输等场景。通过实现跨平台控制，自主水面车辆能够在多种环境中灵活部署，提升操作效率和适应性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Autonomous surface vehicles vary widely in hydrodynamic and actuation characteristics, yet most controllers are designed for single-platform deployment. We present an adaptive reinforcement learning approach for trajectory tracking that enables zero-shot cross-platform deployment using a single policy. Since the deployment platform's dynamics are unknown to the policy, we address cross-platform generalization with the standard partial-observability approach of conditioning on interaction history, employing a teacher-student architecture in which a learned module infers a latent representation of the platform dynamics. The policy is trained in simulation under randomized vessel dynamics and is deployed zero-shot to two real-world platforms without any fine-tuning, despite relying on a simple analytical dynamics model rather than a high-fidelity hydrodynamic simulator. In real-world experiments on two different platforms, the adaptive policy outperforms non-adaptive learning-based baselines by up to 58% in position mean absolute error while approaching the tracking accuracy of a platform-specific tuned controller.