Policy Quantization and Compression for Efficient Robot Learning

本文深入研究了策略量化与压缩在高效机器人学习中的应用。策略量化通过将浮点参数转换为低比特整数表示，减少模型存储和计算开销；策略压缩通过剪枝、低秩分解、网络架构搜索等技术减少模型复杂度。文章比较了不同量化方法（训练后量化、量化感知训练、混合精度量化）和压缩技术在机器人策略中的效果，分析了压缩率与性能保持的权衡，并提出了面向机器人控制的自适应量化方法。适用场景包括边缘部署、实时控制、资源受限机器人等领域。来源机构包括MIT、CMU、DeepMind等研究机构。