General Dynamic Goal Recognition using Goal-Conditioned and Meta Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.09737v2 📥 PDF

作者: Osher Elhadad, Owen Morrissey, Reuth Mirsky

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-05-14 (更新: 2026-01-04)

备注: Accepted for publication at AAMAS 2026

💡 一句话要点

提出GC-AURA和Meta-AURA，解决动态环境下通用目标识别问题

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

关键词: 目标识别 强化学习 元学习 动态环境 通用人工智能

📋 核心要点

  1. 传统目标识别在动态、多变的环境中面临挑战，难以适应不断变化的目标。
  2. 论文提出GC-AURA和Meta-AURA，分别利用目标条件强化学习和元强化学习实现快速适应。
  3. 实验表明，该方法在动态和噪声环境下，能快速适应并保持较高的目标识别准确率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种更广泛的目标识别定义，即通用动态目标识别（GDGR）问题，旨在实现GR系统的实时适应性。针对GDGR，本文提出了两种新颖的方法：(1) GC-AURA，利用无模型的、目标条件强化学习泛化到新的目标；(2) Meta-AURA，利用元强化学习适应新的环境。在不同的环境中评估了这些方法，证明了它们在动态和嘈杂的条件下实现快速适应和高GR准确性的能力。这项工作是朝着在动态和不可预测的现实世界环境中实现GR的重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决通用动态目标识别（GDGR）问题，即在目标数量众多且不断变化的环境中，如何实时适应并准确识别智能体的目标。现有方法在处理此类动态环境时，泛化能力不足，难以适应新的目标和环境。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习和元学习的能力，使智能体能够快速学习和适应新的目标和环境。GC-AURA通过目标条件强化学习，学习不同目标下的行为策略，从而泛化到新的目标。Meta-AURA则通过元强化学习，学习如何在新的环境中快速适应和学习。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：GC-AURA和Meta-AURA。GC-AURA使用目标条件强化学习，训练一个能够根据目标状态输出相应动作的策略网络。Meta-AURA则使用元强化学习，训练一个能够快速适应新环境的策略网络。两个模块可以独立使用，也可以结合使用，以实现更好的性能。

关键创新：论文的关键创新在于将目标条件强化学习和元强化学习应用于通用动态目标识别问题，并提出了GC-AURA和Meta-AURA两种新颖的方法。与现有方法相比，这两种方法能够更好地适应动态环境，并具有更强的泛化能力。

关键设计：GC-AURA使用Actor-Critic架构，Actor网络学习策略，Critic网络评估策略。损失函数包括策略梯度损失和值函数损失。Meta-AURA使用Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 算法，通过少量样本快速适应新环境。具体参数设置和网络结构在论文中有详细描述，但摘要中未提及具体数值。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个不同的动态环境中进行了实验，结果表明GC-AURA和Meta-AURA都能够快速适应新的目标和环境，并取得较高的目标识别准确率。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，但强调了该方法在动态和噪声环境下的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、智能监控等领域。例如，在机器人导航中，机器人可以根据观察到的行为，快速识别人的目标，并做出相应的反应。在自动驾驶中，自动驾驶系统可以根据其他车辆的行为，预测其行驶意图，从而提高驾驶安全性。该研究的潜在价值在于提高智能体在复杂动态环境中的适应性和决策能力。

📄 摘要（原文）

Understanding an agent's goal through its behavior is a common AI problem called Goal Recognition (GR). This task becomes particularly challenging in dynamic environments where goals are numerous and ever-changing. We introduce the General Dynamic Goal Recognition (GDGR) problem, a broader definition of GR aimed at real-time adaptation of GR systems. This paper presents two novel approaches to tackle GDGR: (1) GC-AURA, generalizing to new goals using Model-Free Goal-Conditioned Reinforcement Learning, and (2) Meta-AURA, adapting to novel environments with Meta-Reinforcement Learning. We evaluate these methods across diverse environments, demonstrating their ability to achieve rapid adaptation and high GR accuracy under dynamic and noisy conditions. This work is a significant step forward in enabling GR in dynamic and unpredictable real-world environments.