Assistax: A Hardware-Accelerated Reinforcement Learning Benchmark for Assistive Robotics
作者: Leonard Hinckeldey, Elliot Fosong, Elle Miller, Rimvydas Rubavicius, Trevor McInroe, Patricia Wollstadt, Christiane B. Wiebel-Herboth, Subramanian Ramamoorthy, Stefano V. Albrecht
分类: cs.AI, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2025-07-29
备注: Accepted for the Coordination and Cooperation in Multi-Agent Reinforcement Learning Workshop at the Reinforcement Learning Conference 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
Assistax：一个用于辅助机器人的硬件加速强化学习基准测试平台
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 辅助机器人 强化学习 基准测试 多智能体 硬件加速 JAX 人机协作
📋 核心要点
- 现有强化学习基准多集中于游戏，难以直接迁移到真实的辅助机器人具身交互场景。
- Assistax利用JAX硬件加速，构建了辅助机器人与活跃患者交互的多智能体强化学习环境。
- 实验表明，Assistax相比CPU方案加速高达370倍，并为连续控制RL和MARL算法提供可靠基线。
📝 摘要（中文）
强化学习（RL）算法的发展很大程度上受到具有挑战性的任务和基准测试的驱动。游戏在RL基准测试中占据主导地位，因为它们呈现了相关的挑战，运行成本低且易于理解。虽然像围棋和Atari这样的游戏带来了许多突破，但它们通常不能直接转化为现实世界的具身应用。为了认识到RL基准测试多样化的必要性，并解决具身交互场景中出现的复杂性，我们引入了Assistax：一个旨在解决辅助机器人任务中出现的挑战的开源基准测试。Assistax使用JAX的硬件加速，显著加速了基于物理的模拟学习。在开放循环挂钟时间方面，与基于CPU的替代方案相比，Assistax在向量化训练运行时速度提高了高达370倍。Assistax将辅助机器人和活跃的人类患者之间的交互概念化，使用多智能体RL来训练不同的伙伴智能体群体，从而测试具身机器人智能体的零样本协调能力。对流行的连续控制RL和MARL算法进行广泛的评估和超参数调整，为推进辅助机器人RL研究提供了可靠的基线，并将Assistax确立为一个实用的基准。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决辅助机器人领域缺乏高效、实用的强化学习基准测试的问题。现有基准测试，如游戏环境，与真实世界的机器人任务存在较大差距，难以直接迁移。同时，在辅助机器人场景中，需要考虑机器人与人类的交互，增加了问题的复杂性。现有方法难以在真实的机器人硬件上进行快速原型验证和算法迭代。
核心思路：论文的核心思路是构建一个基于物理仿真的、硬件加速的强化学习基准测试平台，模拟辅助机器人与人类患者的交互。通过多智能体强化学习，训练机器人与不同类型的“患者”进行协作，从而评估机器人的零样本协调能力。利用JAX的硬件加速能力，显著提升训练速度，使得研究人员能够更快地进行算法验证和迭代。
技术框架：Assistax的整体框架包含以下几个主要模块：1) 基于物理的仿真环境，模拟辅助机器人与人类患者的交互；2) 多智能体强化学习算法，用于训练机器人的控制策略；3) JAX硬件加速模块，利用GPU或TPU加速训练过程；4) 评估指标，用于评估机器人的性能，例如任务完成率、交互舒适度等。该框架允许研究人员自定义机器人模型、患者行为和任务目标。
关键创新：Assistax的关键创新点在于：1) 提出了一个专门针对辅助机器人领域的强化学习基准测试，更贴近实际应用场景；2) 利用JAX的硬件加速能力，显著提升了训练速度，使得大规模实验成为可能；3) 引入了多智能体强化学习，模拟机器人与人类的交互，更真实地反映了实际应用中的挑战。与现有方法相比，Assistax更注重实际应用，并提供了更高效的训练平台。
关键设计：Assistax的关键设计包括：1) 使用MuJoCo物理引擎进行仿真，保证了仿真的真实性和准确性；2) 采用模块化的设计，方便研究人员自定义机器人模型、患者行为和任务目标；3) 提供了多种常用的强化学习算法的实现，方便研究人员进行比较和评估；4) 提供了详细的文档和示例代码，方便用户快速上手。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Assistax在向量化训练运行时，相比基于CPU的替代方案，速度提升高达370倍。通过对多种连续控制RL和MARL算法的广泛评估和超参数调整，Assistax为辅助机器人RL研究提供了可靠的基线。实验结果表明，Assistax能够有效地训练机器人与不同类型的“患者”进行协作，并评估机器人的零样本协调能力。
🎯 应用场景
Assistax可应用于辅助机器人控制算法的开发与验证，例如帮助老年人或残疾人完成日常任务的机器人。该平台能够加速算法迭代，降低开发成本，并促进辅助机器人技术的进步。未来，Assistax可扩展到其他人机协作场景，如医疗康复、工业制造等。
📄 摘要（原文）
The development of reinforcement learning (RL) algorithms has been largely driven by ambitious challenge tasks and benchmarks. Games have dominated RL benchmarks because they present relevant challenges, are inexpensive to run and easy to understand. While games such as Go and Atari have led to many breakthroughs, they often do not directly translate to real-world embodied applications. In recognising the need to diversify RL benchmarks and addressing complexities that arise in embodied interaction scenarios, we introduce Assistax: an open-source benchmark designed to address challenges arising in assistive robotics tasks. Assistax uses JAX's hardware acceleration for significant speed-ups for learning in physics-based simulations. In terms of open-loop wall-clock time, Assistax runs up to $370\times$ faster when vectorising training runs compared to CPU-based alternatives. Assistax conceptualises the interaction between an assistive robot and an active human patient using multi-agent RL to train a population of diverse partner agents against which an embodied robotic agent's zero-shot coordination capabilities can be tested. Extensive evaluation and hyperparameter tuning for popular continuous control RL and MARL algorithms provide reliable baselines and establish Assistax as a practical benchmark for advancing RL research for assistive robotics. The code is available at: https://github.com/assistive-autonomy/assistax.