Shared Control with Black Box Agents using Oracle Queries
作者: Inbal Avraham, Reuth Mirsky
分类: cs.AI, cs.RO
发布日期: 2024-10-25 (更新: 2025-02-21)
备注: Accepted for publication in the 2025 IEEE International Conference on AI and Data Analytics (ICAD 2025)
💡 一句话要点
提出基于Oracle查询的共享控制方法，提升黑盒Agent协作效率
🎯 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: 共享控制 强化学习 Oracle查询 人机协作 黑盒Agent
📋 核心要点
- 共享控制中，Agent间的有效沟通至关重要，但现有方法在如何高效利用Agent间信息交互方面存在不足。
- 本文提出通过查询Oracle来获取协作Agent的信息，并设计了三种启发式方法来决定何时进行查询，以降低学习成本。
- 实验结果表明，所提出的查询方法能够学习到更好的控制策略，并对不同启发式方法的性能进行了对比分析。
📝 摘要（中文）
本文扩展了共享控制问题，引入了直接查询协作Agent的能力。在学习共享控制策略时，Agent间的短时通信通常能显著减少运行时间并提高系统精度。本文考虑了两种类型的查询响应，即Oracle：一种能为学习者提供最佳行动方案（即使该行动方案在短期内可能是错误的），另一种具有受限知识，仅限于其系统的一部分。鉴于这种额外的信息通道，本文进一步提出了三种启发式方法来选择查询时机：基于强化学习、基于效用和基于熵。这些启发式方法旨在降低系统的总体学习成本。在两个环境中的实验结果表明，查询有助于学习更好的控制策略，并展示了所提出的启发式方法之间的权衡。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决共享控制问题中，机器人如何与黑盒Agent高效协作的问题。现有方法通常依赖于有限的通信或直接策略学习，难以充分利用协作Agent的知识，导致学习效率低下或控制策略次优。特别是在Agent是黑盒的情况下，无法直接访问其内部状态和决策过程，更增加了协作的难度。
核心思路：论文的核心思路是通过引入Oracle查询机制，允许机器人主动向协作Agent请求信息，从而更有效地学习共享控制策略。通过设计不同的查询策略，平衡查询成本和信息增益，以最小化总体学习成本。这种方法类似于主动学习，但侧重于Agent间的知识传递。
技术框架：整体框架包含一个学习Agent（机器人）和一个黑盒协作Agent。学习Agent通过与环境交互并观察协作Agent的行为来学习控制策略。关键模块包括：1) Oracle查询模块：负责根据查询策略决定何时向协作Agent发起查询；2) Oracle响应模块：协作Agent根据查询类型（最佳行动或局部知识）提供响应；3) 策略更新模块：学习Agent根据环境反馈和Oracle响应更新其控制策略。
关键创新：论文的关键创新在于将Oracle查询机制引入共享控制问题，并提出了三种启发式查询策略：基于强化学习（利用Q值估计不确定性）、基于效用（评估查询带来的预期收益）和基于熵（衡量状态的不确定性）。这些策略允许学习Agent在不同情况下选择最合适的查询时机，从而提高学习效率和控制性能。与传统方法相比，该方法能够更有效地利用协作Agent的知识，尤其是在Agent是黑盒的情况下。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 两种类型的Oracle：提供最佳行动的Oracle和提供局部知识的Oracle，分别代表不同程度的知识共享；2) 三种启发式查询策略的具体实现，例如，基于强化学习的策略利用Q值的方差来估计不确定性，并设置阈值来触发查询；3) 实验环境的设计，包括两个不同的共享控制任务，用于评估不同查询策略的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，引入Oracle查询机制能够显著提高共享控制策略的学习效率和性能。具体而言，在两个不同的实验环境中，使用查询策略的Agent比不使用查询策略的Agent能够更快地学习到更优的控制策略。此外，实验还对比了三种启发式查询策略的性能，结果表明，在不同的环境下，不同的策略表现出不同的优势，需要根据具体情况进行选择。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人机协作机器人、自动驾驶、智能交通等领域。例如，在自动驾驶中，车辆可以通过查询其他车辆或交通管理系统来获取更全面的信息，从而做出更安全的决策。在人机协作机器人中，机器人可以通过查询人类操作员来获取任务指导或纠正错误，提高协作效率。
📄 摘要（原文）
Shared control problems involve a robot learning to collaborate with a human. When learning a shared control policy, short communication between the agents can often significantly reduce running times and improve the system's accuracy. We extend the shared control problem to include the ability to directly query a cooperating agent. We consider two types of potential responses to a query, namely oracles: one that can provide the learner with the best action they should take, even when that action might be myopically wrong, and one with a bounded knowledge limited to its part of the system. Given this additional information channel, this work further presents three heuristics for choosing when to query: reinforcement learning-based, utility-based, and entropy-based. These heuristics aim to reduce a system's overall learning cost. Empirical results on two environments show the benefits of querying to learn a better control policy and the tradeoffs between the proposed heuristics.