SpeedTuning: Speeding Up Policy Execution with Lightweight Reinforcement Learning
作者: David D. Yuan, Tony Z. Zhao, Kaylee Burns, Chelsea Finn
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-08-10
备注: 10 pages, 12 figures. Includes an appendix with qualitative simulation rollouts and additional ablations. Published at ICRA 2025
期刊: 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 1184-1192, 2025
DOI: 10.1109/ICRA55743.2025.11128753
💡 一句话要点
提出SpeedTuning以解决机器人策略执行速度问题
🎯 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: 强化学习 机器人操作 模仿学习 执行速度 策略优化 动态任务 速度预测
📋 核心要点
- 现有的模仿学习策略在执行速度上受到硬件和操作员速度的限制，缺乏有效的加速方法。
- SpeedTuning通过预测动作的最佳执行速度，提升了机器人操作策略的执行效率，且无需额外数据收集。
- 实验证明，SpeedTuning在多种动态和精确任务中实现了超过2.4倍的速度提升，同时保持了良好的成功率。
📝 摘要（中文）
尽管学习到的机器人策略在通用操作中具有潜力，但其实际部署常因执行速度不佳而受限。模仿学习策略受到硬件限制和数据收集时操作员速度的影响，且缺乏加速模仿学习策略的方法。为了解决这些问题，本文提出了SpeedTuning，一个专门设计用于提升操作策略执行速度的强化学习框架。SpeedTuning能够预测动作的最佳执行速度，从而在不需要额外数据收集的情况下补充基础策略。实验证明，SpeedTuning在执行速度上取得了超过2.4倍的提升，同时保持了与原始任务策略和简单的线性插值加速方法相当的成功率。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有模仿学习策略在执行速度上的不足，尤其是在实际应用中，执行速度往往影响任务成功率。现有方法未能有效加速模仿学习策略，且缺乏对执行速度与任务成功之间关系的深入研究。
核心思路：SpeedTuning的核心思想是通过强化学习框架，学习预测每个动作的最佳执行速度，从而在不需要额外数据的情况下提升策略的执行效率。该方法旨在优化已有策略的执行速度，增强其在实际操作中的表现。
技术框架：SpeedTuning的整体架构包括动作速度预测模块和基础策略模块。首先，通过强化学习训练速度预测模型，然后将其与基础策略结合，形成一个高效的执行策略。
关键创新：SpeedTuning的主要创新在于其能够在不增加数据收集负担的情况下，通过学习最佳执行速度来提升策略的执行效率。这与传统的加速方法（如线性插值）有本质区别，后者通常依赖于固定速度。
关键设计：在设计中，SpeedTuning采用了特定的损失函数来优化速度预测的准确性，并结合了适应性网络结构，以确保在不同任务中的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，SpeedTuning在多种任务中实现了超过2.4倍的执行速度提升，相较于原始策略和简单的线性插值方法，成功率保持在相似水平，证明了其在实际应用中的有效性和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人和自动化设备等，能够显著提升机器人在动态环境中的操作效率。通过加速策略执行，SpeedTuning有助于提高生产力和任务成功率，未来可能在智能制造和人机协作等领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
While learned robotic policies hold promise for advancing generalizable manipulation, their practical deployment is often hindered by suboptimal execution speeds. Imitation learning policies are inherently limited by hardware constraints and the speed of the operator during data collection. In addition, there are no established methods for accelerating policies learned via imitation, and the empirical relationship between execution speed and task success remains underexplored. To address these issues, we introduce SpeedTuning, a reinforcement learning framework specifically designed to enhance the speed of manipulation policies. SpeedTuning learns to predict the optimal execution speed for actions, thereby complementing a base policy without necessitating additional data collection. We provide empirical evidence that SpeedTuning achieves substantial improvements in execution speed, exceeding 2.4x speed-up, while preserving an adequate success rate compared to both the original task policy and straightforward speed-up methods such as linear interpolation at a fixed speed. We evaluate our approach across a diverse set of dynamic and precise tasks, including pouring, throwing, and picking, demonstrating its effectiveness and robustness in enhancing real-world robotic manipulation.