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

提出基于强化学习的AMR充电策略优化方法，提升仓库服务效率。

🎯 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

📋 核心要点

  1. 现有AMR充电策略缺乏灵活性，难以适应动态仓库环境，导致服务效率降低。
  2. 利用强化学习，通过设计不同的奖励和动作空间，使AMR自主学习最优充电策略。
  3. 实验表明，基于强化学习的策略优于启发式策略，但需权衡收敛速度和泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的强化学习（RL）设计，旨在优化大规模块状堆垛仓库中自主移动机器人（AMR）的充电策略。强化学习设计涉及多种选择，这些选择通常只能通过耗时的实验进行评估。本研究侧重于不同的奖励和动作空间配置（从灵活的设置到更具指导性的、领域知识驱动的设计配置）如何影响智能体的性能。通过使用启发式充电策略作为基线，我们证明了基于强化学习的灵活方法在服务时间方面的优越性。此外，我们的研究结果强调了一种权衡：更开放的设计能够自主发现表现良好的策略，但可能需要更长的收敛时间并且稳定性较差，而指导性配置则可以带来更稳定的学习过程，但泛化潜力有限。我们的贡献有三方面：首先，我们扩展了SLAPStack（一个开源的、与强化学习兼容的仿真框架），以适应充电策略；其次，我们引入了一种新颖的强化学习设计来解决充电策略问题；最后，我们引入了几种新颖的自适应基线启发式方法，并使用近端策略优化（Proximal Policy Optimization）智能体和不同的设计配置（重点是奖励）可重复地评估该设计。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模块状堆垛仓库中，自主移动机器人（AMR）如何制定最优充电策略的问题。现有方法，如启发式规则，难以适应仓库的动态变化，导致AMR充电不及时或过度充电，影响整体服务效率。现有方法的痛点在于缺乏灵活性和自适应性。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL），让AMR通过与环境的交互自主学习最优的充电策略。通过设计合适的奖励函数和动作空间，引导智能体探索并学习到在不同状态下何时充电、充多少电才能最大化长期回报。这种方法旨在提高AMR的利用率，减少服务中断，并最终提升仓库的整体运营效率。

技术框架：整体框架基于SLAPStack仿真环境，该环境被扩展以支持充电策略的模拟。强化学习智能体（使用Proximal Policy Optimization算法）与环境交互，观察当前状态（例如，电池电量、任务队列长度），并采取动作（例如，充电或不充电）。环境根据动作更新状态，并返回奖励信号。智能体根据奖励信号更新其策略，从而不断优化充电决策。

关键创新：论文的关键创新在于针对AMR充电策略问题，提出了一种新颖的强化学习设计，并系统地研究了不同奖励函数和动作空间配置对智能体性能的影响。与传统的启发式方法相比，该方法具有更强的自适应性和优化能力。此外，论文还扩展了SLAPStack仿真框架，使其能够支持充电策略的模拟，为后续研究提供了便利。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 不同的奖励函数设计，例如基于服务时间、电池电量等；2) 不同的动作空间设计，例如离散的充电决策（充电/不充电）或连续的充电量控制；3) 使用Proximal Policy Optimization (PPO) 算法进行策略优化；4) 设计了多种自适应基线启发式方法用于性能对比。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于强化学习的充电策略在服务时间方面优于启发式策略。更开放的设计虽然能够发现表现良好的策略，但可能需要更长的收敛时间并且稳定性较差，而指导性配置则可以带来更稳定的学习过程，但泛化潜力有限。论文还提供了多种自适应基线启发式方法，为后续研究提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种类型的自主移动机器人（AMR）充电管理系统，尤其是在大规模、动态的仓储物流环境中。通过优化充电策略，可以显著提高AMR的利用率，减少服务中断，降低运营成本，并提升整体物流效率。此外，该研究的思路和方法也可以推广到其他资源分配和调度问题中。

📄 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.