Reward-Free Continual Adaptation for Resilient Space Robots
作者: Andrej Orsula, Miguel Olivares-Mendez, Carol Martinez
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-08-24
备注: Accepted for publication at the Third Conference on AI in and for Space (SPAICE 2026) | The source code is available at https://github.com/AndrejOrsula/space_robotics_bench
💡 一句话要点
提出无奖励持续适应框架以解决空间机器人控制问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 空间机器人 无奖励学习 持续学习 潜在状态模型 硬件退化 自适应控制 强化学习
📋 核心要点
- 现有的强化学习方法在太空环境中面临奖励信号难以获取的问题，限制了其应用。
- 本文提出了一种无奖励的持续学习框架，通过潜在状态世界模型来解决奖励不可观察的问题。
- 实验结果表明，该方法在多种任务中有效应对了硬件退化，展示了良好的适应能力。
📝 摘要（中文）
空间机器人在极端环境中操作，硬件退化可能严重影响传统控制策略。尽管持续强化学习为在线适应提供了有前景的机制，但在部署过程中需要访问奖励信号，而在太空中精确计算奖励往往不可行。为了解决不可观察奖励的问题，本文提出了一种无奖励持续学习框架，利用潜在状态世界模型。通过在多样化的模拟中预训练模型，世界模型学习到其潜在空间中的奖励结构的稳健预测器。在严重硬件退化的环境中部署时，我们冻结观察编码器和奖励预测器，仅通过无监督的回放更新世界模型的转移动态。通过完全基于更新后的世界模型生成的想象轨迹训练策略，代理能够在没有新奖励的情况下适应变化的动态。我们在模拟的行星穿越、轨道导航和精密组装任务中验证了该方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决空间机器人在极端环境中由于硬件退化导致的控制策略失效问题。现有的强化学习方法依赖于奖励信号，而在太空中获取精确的奖励信号往往不可行。
核心思路：论文提出的无奖励持续学习框架通过潜在状态世界模型来学习奖励结构，从而使机器人能够在没有新奖励的情况下适应环境变化。通过冻结部分模型参数，仅更新转移动态，代理能够在新的动态下进行有效的策略训练。
技术框架：整体架构包括预训练阶段和部署阶段。在预训练阶段，模型在多样化的模拟环境中学习奖励结构；在部署阶段，冻结观察编码器和奖励预测器，仅更新转移动态，并通过无监督回放生成想象轨迹进行策略训练。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种无奖励的学习机制，利用潜在状态世界模型来替代传统的奖励信号，从而实现了在极端环境下的持续适应能力。
关键设计：关键设计包括冻结观察编码器和奖励预测器的策略，以及通过无监督回放生成想象轨迹的训练方法。这些设计使得模型能够在没有外部奖励的情况下进行有效的学习和适应。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，采用无奖励持续适应框架的机器人在模拟的行星穿越、轨道导航和精密组装任务中表现出显著的适应能力。在严重的硬件退化情况下，机器人成功完成了任务，展示了与传统方法相比的优越性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括空间探索、卫星操作和深空任务等。在这些极端环境中，机器人需要具备自适应能力，以应对不可预见的硬件退化问题。未来，该框架有望推动自主机器人技术的发展，提高其在复杂环境中的生存能力和任务执行效率。
📄 摘要（原文）
Space robots operate in extreme environments where hardware degradation can critically compromise traditional control strategies. While continual reinforcement learning offers a promising mechanism for online adaptation, it inherently requires access to a reward signal during deployment. However, precise reward computation in space is often infeasible due to the lack of external tracking systems and the overall complexity of the environment. To address the challenge of unobservable rewards, we introduce a reward-free continual learning framework that leverages latent-state world models. By pre-training a model-based agent across diverse simulations, the world model learns a robust predictor of the reward structure within its latent space. Upon deployment to an environment with severe hardware degradation, we freeze the observation encoder and reward predictor to update only the transition dynamics of the world model through unsupervised rollouts. By training the policy entirely on imagined trajectories generated by this updated world model, the agent adapts to altered dynamics without receiving new rewards. We demonstrate our approach across simulated planetary traversal, orbital navigation, and precision assembly tasks subjected to severe morphological failures.