万字长文珍藏版：RL+Control 如何将机器人可靠性逼进 99.9%？丨 GAIR Live

这篇指南深入探讨了强化学习（RL）和控制方法在机器人领域的复杂关系，特别关注提升机器人稳定性和可靠性。它强调了将RL的适应性与控制的结构化算法相结合，以改善机器人的运动和操作任务的潜力。内容突出讨论了弥合Sim2Real差距的挑战，以及进行真实世界测试以验证这些组合方法的有效性的必要性。它还涉及了RL算法创新目前的停滞状态，以及利用大规模数据进行机器人预训练作为进展途径的前景。这篇文章对于那些对机器人技术的前沿发展和不断追求在人形机器人中实现高可靠性的人来说尤为重要。它提供了关于机器人研究未来方向的见解，强调了优化和为机器人应用量身定制的专门算法的重要性。如果您渴望了解推动机器人能力边界的最新策略，这篇内容值得一读。- 强化学习（RL）与基于模型的控制（MBC）可以提高机器人的稳定性。 - RL与控制相结合可以提高机器人的稳定性，例如将控制的安全性融入强化学习中，或者借助控制良好的结构使强化学习更具稳健性。 - 学界的可靠性和产业界的可靠性不完全相同，将一种方法在实验中的可靠性直接套用到产业产品中是困难的。 - 机器人要达到100%的成功率，需要将强化学习和模仿学习结合起来，并与环境进行交互。 - RL和Control都是问题而不是方法，RL是优化奖励的问题，Control是设计策略以满足限制的问题。 - RL和Control在机器人移动能力上常常分开工作，但结合使用可以更好地展现机器人的全身运动能力。 - RL在控制领域中类似于镇定器，能够确保机器人的稳定性和可靠性。基于模型的方法仍然有其优势，可以与RL相结合进行更具挑战性的工作。 - 人形机器人的解决方法侧重于基于姿态的调控和物理世界的交互。 - 人形机器人的控制可以利用大量与人相关的数据，包括视觉和触觉信息。 - 在操作方面，无论是运用近端策略优化算法（PPO）还是模型预测控制（MPC），只要达成上层目标即可。 - Manipulation 和 Locomotion 是两个不同的问题，Manipulation 需要考虑外部世界的不确定性。 - 强化学习在 Manipulation 中的应用可以更好地适应外部环境的不确定性。 - 操作问题的核心是如何让机器人像人类一样操控和与物理世界交互。 - 仿真器可以提供计算工具，但需要注意模拟的准确性和完善性。 - 利用真实数据来缩小与仿真的差距是解决操作问题的关键。 - 操控任务中的成功率需要接近100%才能发挥作用。 - 强化学习和模仿学习可以结合使用，关键是与环境进行交互。 - 机器人的可靠性难以衡量，但强化学习和模仿学习的结合可以提高成功率。 - 强化学习在人形机器人控制方面的迭代速度将随着问题的定义和数据的积累而加快。 - Locomotion应该使用Control方法，结合模型和RL来解决性能和安全性问题。 - Manipulation的训练时间可以进一步缩短，需要构建基于视觉的通用能力，并思考数据集和任务的构建以及如何应用RL。 - 在大规模数据存在的情况下，需要思考如何进行预训练，并实现快速应用。 - 强化学习提供了一种算法框架，需要逐步改进和优化，以实现更高的目标。优化是关键。 - 未来的解决方案需要解决根本问题，并结合优化来达到更高的优化程度。