摘要

本文由Elie Aljalbout等人撰写，探讨了机器人学习中基于动作空间的选择对学习策略及其在真实世界应用的影响。文章指出，当前机器人学习方法主要集中在以运动为中心的动作空间，这些空间并未明确赋予策略对交互的控制能力。本文通过分析一个简单的1D推动示例，展示了这种动作空间的局限性，并提倡采用更明确的交互动作空间，以适应更广泛的应用需求。

原理

本文的核心在于讨论和证明传统的“力-从-运动”动作空间在机器人学习中的不足。在这种空间中，机器人通过设定关节位置目标来间接施加力，这种方式限制了策略对物理交互的直接控制。文章通过一个1D推动任务的例子，详细说明了这种动作空间如何导致策略在控制力和位置时遇到困难，特别是在需要高精度或与人类交互的任务中。此外，文章还探讨了其他动作空间如扭矩控制和增量动作空间的优缺点，并强调了交互明确动作空间在提高机器人学习效率和适应性方面的重要性。

流程

文章通过一个具体的1D推动任务示例，展示了“力-从-运动”动作空间的工作流程及其局限性。在这个示例中，机器人通过设定关节位置目标来尝试推动一个立方体到指定位置。然而，由于关节位置目标的限制和控制器参数的约束，机器人难以在所有位置都施加足够的力来移动立方体。文章进一步讨论了如何通过采用交互明确的动作空间来解决这些问题，这种空间允许策略直接控制交互力，从而更有效地完成任务。

应用

本文提出的交互明确动作空间为机器人学习提供了新的方向，特别是在需要复杂交互和高精度控制的场景中，如动态环境下的操作和与人类的协作任务。这种动作空间的应用有望提高机器人在真实世界中的操作能力和适应性，推动通用机器人技术的发展。