When Robots Outweigh Objects: How Inertia Mismatch Shapes Robot Policy Learning
作者: Younghyo Park, Antonia Bronars, Pulkit Agrawal
分类: cs.RO
发布日期: 2026-11-02
备注: 9 pages, 17 figures. Project website: https://younghyopark.me/inertia-mismatch/
💡 一句话要点
提出方法以解决机器人与物体间的惯性不匹配问题
🎯 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: 机器人学习 惯性匹配 强化学习 行为克隆 仿真实验 操作稳定性 工业自动化
📋 核心要点
- 现有机器人手臂在操作轻物体时，惯性不匹配导致学习效率低下，影响操作稳定性。
- 论文提出通过控制仿真实验，探索不同质量组合下的学习策略，优化机器人操作性能。
- 实验结果表明，强化学习在多种质量组合下有效，而行为克隆在轻机器人操作重物体时表现更佳。
📝 摘要（中文）
传统机器人手臂相较于其操作的日常物体通常较重，导致接触时存在显著的惯性不匹配。即使是轻微的碰撞也可能使轻物体移位。尽管现代学习方法在这些平台上展示了多种成功的操作行为，但高惯性是否对学习造成隐性成本仍不明确。本文通过控制仿真实验探讨这一问题，发现强化学习在多种质量组合下均能成功，而行为克隆在轻机器人操作重物体时学习到的策略更为可靠。更多数据虽能缩小差距，但并未完全消除。此外，本文还探讨了如何在已有硬件上降低接触惯性的方法。通过选择低惯性工作空间或引导示范者朝向低惯性解决方案，均能更可靠地模仿低惯性演示。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人手臂与操作物体之间的惯性不匹配问题，现有方法在高惯性条件下的学习效率和稳定性存在不足。
核心思路：通过控制仿真实验，分析不同质量组合对学习策略的影响，探索降低接触惯性的方法，以提升机器人操作的可靠性。
技术框架：整体流程包括设置不同质量组合的仿真环境，应用强化学习和行为克隆两种学习方法，评估其在不同条件下的表现。
关键创新：提出在已有硬件上通过选择低惯性工作空间或引导示范者朝向低惯性解决方案来降低接触惯性，显著提高了学习策略的可靠性。
关键设计：在实验中，设置了不同的质量组合和接触条件，采用了强化学习和行为克隆的损失函数设计，确保了学习过程的稳定性和有效性。具体参数设置和网络结构在实验中进行了详细调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，强化学习在多种质量组合下均能成功，行为克隆在轻机器人操作重物体时的策略可靠性显著提高。更多数据的引入虽能缩小策略差距，但未能完全消除，表明高惯性对学习的影响仍需进一步研究。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人和人机协作等场景。通过优化机器人操作的学习策略，可以提高机器人在复杂环境中的操作能力，降低意外碰撞带来的风险，提升工作效率。未来，该方法有望推动机器人技术在更广泛领域的应用。
📄 摘要（原文）
Conventional robot arms can be extremely heavy compared with the everyday objects they manipulate, creating a significant inertia mismatch at contact. Even a small accidental bump from a heavy arm can knock a light object out of place. Modern learning methods have nevertheless demonstrated a wide range of successful manipulation behaviors on these platforms, suggesting that even extreme inertia mismatch can be overcome with sufficient data. However, it remains unclear whether high inertia imposes a hidden cost on learning, potentially worsening scaling with data or lowering the performance ceiling of modern robot learning methods. We investigate this question through controlled simulation experiments that vary robot and object masses. We find that reinforcement learning succeeds across a broad range of mass combinations, while behavior cloning learns more reliable policies when a lighter robot manipulates a heavier object, and more data narrows the resulting gap without closing it. Behavior cloning likewise degrades on a simulated robot arm as its motors reflect more inertia through their gearing, even though its weight stays the same. Finally, because new hardware is rarely an option, we explore ways to lower contact inertia on the arm one already has, either by choosing a lower-inertia workspace before collecting data or by steering the demonstrator toward lower-inertia solutions of the task. In both simulated cases, the lower-inertia demonstrations are imitated more reliably. Project website: https://younghyopark.me/inertia-mismatch/