Dyna-Style Reinforcement Learning Modeling and Control of Non-linear Dynamics
作者: Karim Abdelsalam, Zeyad Gamal, Ayman El-Badawy
分类: eess.SY, cs.LG
发布日期: 2025-12-24
💡 一句话要点
提出基于SINDy-TD3的Dyna-Style强化学习框架，用于非线性动力系统建模与控制
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 非线性控制 系统辨识 Dyna-Style TD3 SINDy 数据驱动建模 双旋翼系统
📋 核心要点
- 复杂非线性动力系统的控制面临挑战，传统方法难以实现高效和鲁棒的控制。
- 论文提出Dyna-Style强化学习框架，结合SINDy辨识模型和TD3强化学习，利用模型生成数据提升学习效率。
- 在双旋翼系统上的实验表明，SINDy-TD3方法比直接强化学习方法在精度和鲁棒性上表现更优。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种Dyna-Style强化学习控制框架，该框架集成了非线性动力学稀疏辨识(SINDy)与双延迟深度确定性策略梯度(TD3)强化学习算法。SINDy用于识别系统的数据驱动模型，无需显式物理模型即可捕获其关键动力学特性。该模型用于生成合成轨迹，并在真实环境训练期间定期注入到强化学习回放缓冲区中，从而在有限数据下实现高效的策略学习。通过利用这种混合方法，我们缓解了传统无模型强化学习方法的样本低效问题，同时确保对非线性系统的精确控制。为了验证该框架的有效性，我们将其应用于双旋翼系统，并评估其在稳定和轨迹跟踪方面的性能。结果表明，与直接强化学习技术相比，我们的SINDy-TD3方法实现了卓越的精度和鲁棒性，突出了数据驱动建模与强化学习相结合在复杂动力系统中的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决复杂非线性动力系统的控制问题。现有方法，特别是传统的无模型强化学习方法，在样本效率方面存在不足，需要大量的真实环境交互才能学习到有效的控制策略。而依赖精确物理模型的控制方法，在模型未知或难以获取的情况下失效。
核心思路：论文的核心思路是利用数据驱动的建模方法（SINDy）学习系统的近似动力学模型，然后利用该模型生成合成数据，并将其注入到强化学习的训练过程中。这种Dyna-Style的方法可以有效地扩充训练数据，提高样本效率，从而更快地学习到有效的控制策略。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：SINDy模型辨识模块和TD3强化学习控制模块。首先，利用SINDy从真实环境数据中学习系统的动力学模型。然后，使用该模型生成大量的合成数据。在TD3强化学习训练过程中，将真实环境数据和合成数据混合在一起，用于更新策略网络和价值网络。通过这种方式，强化学习算法可以从合成数据中学习到更多的信息，从而提高学习效率。
关键创新：论文的关键创新在于将SINDy模型辨识与TD3强化学习相结合，提出了一种Dyna-Style的强化学习框架。SINDy能够有效地提取非线性动力系统的关键特征，而TD3则能够学习到鲁棒的控制策略。这种结合克服了传统无模型强化学习方法样本效率低的缺点，同时也避免了对精确物理模型的依赖。
关键设计：SINDy模型的关键设计在于稀疏性约束，通过稀疏回归来选择对系统动力学影响最大的项，从而得到一个简洁且有效的模型。TD3算法的关键设计在于双延迟网络和目标策略平滑，这些技术可以有效地缓解Q函数过估计的问题，提高算法的稳定性和鲁棒性。论文中还设计了如何将SINDy生成的合成数据有效地注入到TD3的replay buffer中，以平衡真实数据和合成数据之间的比例。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在双旋翼系统上进行了实验，结果表明，与直接使用TD3强化学习相比，SINDy-TD3方法在稳定控制和轨迹跟踪任务中均取得了显著的性能提升。具体而言，SINDy-TD3方法能够更快地收敛到最优策略，并且在控制精度和鲁棒性方面表现更优，验证了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要精确控制的复杂非线性动力系统，例如机器人控制、飞行器控制、自动驾驶、过程控制等领域。通过结合数据驱动建模和强化学习，可以有效地解决传统控制方法难以处理的复杂系统控制问题，提高控制系统的性能和鲁棒性，并降低对系统先验知识的依赖。
📄 摘要（原文）
Controlling systems with complex, nonlinear dynamics poses a significant challenge, particularly in achieving efficient and robust control. In this paper, we propose a Dyna-Style Reinforcement Learning control framework that integrates Sparse Identification of Nonlinear Dynamics (SINDy) with Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) reinforcement learning. SINDy is used to identify a data-driven model of the system, capturing its key dynamics without requiring an explicit physical model. This identified model is used to generate synthetic rollouts that are periodically injected into the reinforcement learning replay buffer during training on the real environment, enabling efficient policy learning with limited data available. By leveraging this hybrid approach, we mitigate the sample inefficiency of traditional model-free reinforcement learning methods while ensuring accurate control of nonlinear systems. To demonstrate the effectiveness of this framework, we apply it to a bi-rotor system as a case study, evaluating its performance in stabilization and trajectory tracking. The results show that our SINDy-TD3 approach achieves superior accuracy and robustness compared to direct reinforcement learning techniques, highlighting the potential of combining data-driven modeling with reinforcement learning for complex dynamical systems.