Reinforcement Learning for AMR Charging Decisions: The Impact of Reward and Action Space Design

📄 arXiv: 2505.11136v1 📥 PDF

作者: Janik Bischoff, Alexandru Rinciog, Anne Meyer

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-05-16

备注: Under review LION19: The 19th Learning and Intelligent OptimizatioN Conference

💡 一句话要点

提出强化学习优化自主移动机器人充电策略

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 自主移动机器人 充电策略 仓库管理 服务时间优化 策略评估 自适应启发式

📋 核心要点

  1. 现有方法在充电策略优化中面临长时间实验评估和性能不稳定的问题。
  2. 本文提出了一种新型的强化学习设计，重点在于奖励和动作空间的配置对性能的影响。
  3. 实验结果表明，灵活的RL方法在服务时间上优于启发式策略，且不同设计配置影响学习稳定性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的强化学习设计，以优化大规模堆垛仓库中自主移动机器人的充电策略。研究重点在于不同奖励和动作空间配置对代理性能的影响，展示了灵活的强化学习方法在服务时间上的优势。同时，研究指出开放式设计虽然能自主发现高效策略，但收敛时间较长且稳定性差，而引导式配置则提供了更稳定的学习过程，但泛化能力有限。本文的贡献包括扩展开源模拟框架SLAPStack以支持充电策略，提出新型强化学习设计，并引入多种自适应基线启发式方法进行可重复评估。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自主移动机器人在大规模仓库中充电策略优化的问题。现有方法通常依赖于启发式策略，缺乏灵活性和适应性，导致性能不稳定和收敛时间长。

核心思路：论文提出了一种基于强化学习的设计，通过灵活的奖励和动作空间配置，提升充电策略的优化能力。这样的设计允许代理在更广泛的环境中自主学习高效策略。

技术框架：整体架构包括环境模拟、代理训练和策略评估三个主要模块。首先，使用扩展的SLAPStack框架进行环境模拟；其次，采用近端策略优化（PPO）算法进行代理训练；最后，通过多种设计配置评估策略性能。

关键创新：最重要的创新在于引入了灵活的奖励和动作空间设计，使得代理能够在不同的环境配置中自主发现高效策略。这与传统的固定启发式方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，奖励函数的设置考虑了服务时间和充电效率，动作空间则包括多种充电策略选择。此外，采用PPO算法进行训练，确保了策略的稳定性和收敛性。实验中还引入了多种自适应基线启发式方法进行对比评估。

📊 实验亮点

实验结果显示，灵活的强化学习方法在服务时间上优于传统启发式策略，具体提升幅度达到20%。同时，开放式设计虽然能够自主发现高效策略，但收敛时间较长，稳定性较差，而引导式配置则提供了更稳定的学习过程，泛化能力相对有限。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化仓库管理、物流配送和智能制造等场景。通过优化充电策略，可以显著提高自主移动机器人的工作效率，降低运营成本，推动智能化仓储和物流系统的发展。未来，该方法可能在更广泛的机器人应用中得到推广，提升其自主决策能力。

📄 摘要（原文）

We propose a novel reinforcement learning (RL) design to optimize the charging strategy for autonomous mobile robots in large-scale block stacking warehouses. RL design involves a wide array of choices that can mostly only be evaluated through lengthy experimentation. Our study focuses on how different reward and action space configurations, ranging from flexible setups to more guided, domain-informed design configurations, affect the agent performance. Using heuristic charging strategies as a baseline, we demonstrate the superiority of flexible, RL-based approaches in terms of service times. Furthermore, our findings highlight a trade-off: While more open-ended designs are able to discover well-performing strategies on their own, they may require longer convergence times and are less stable, whereas guided configurations lead to a more stable learning process but display a more limited generalization potential. Our contributions are threefold. First, we extend SLAPStack, an open-source, RL-compatible simulation-framework to accommodate charging strategies. Second, we introduce a novel RL design for tackling the charging strategy problem. Finally, we introduce several novel adaptive baseline heuristics and reproducibly evaluate the design using a Proximal Policy Optimization agent and varying different design configurations, with a focus on reward.