Curriculum-Based Multi-Tier Semantic Exploration via Deep Reinforcement Learning
作者: Abdel Hakim Drid, Vincenzo Suriani, Daniele Nardi, Abderrezzak Debilou
分类: cs.AI, cs.RO
发布日期: 2025-09-11
备注: The 19th International Conference on Intelligent Autonomous Systems (IAS 19), 2025, Genoa
💡 一句话要点
提出基于课程学习的多层语义探索深度强化学习方法，提升具身智能体在未知环境中的探索效率。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 具身智能 深度强化学习 语义探索 视觉-语言模型 课程学习
📋 核心要点
- 传统强化学习方法在探索效率和语义理解之间难以平衡，因为智能体的策略认知能力有限，导致语义探索通常需要人工干预。
- 论文提出一种基于课程学习的多层语义探索深度强化学习架构，通过视觉-语言模型和分层奖励函数，使智能体具备常识推理能力。
- 实验结果表明，该智能体显著提高了对象发现率，并学会了策略性地利用外部环境信息，有效导航到语义丰富的区域。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的深度强化学习（DRL）架构，专为资源高效的语义探索而设计。该方法通过分层奖励函数整合了视觉-语言模型（VLM）的常识知识。VLM查询被建模为一个专用动作，允许智能体仅在认为需要外部指导时才策略性地查询VLM，从而节省资源。该机制与课程学习策略相结合，旨在指导不同复杂程度的学习，以确保稳健和稳定的学习。实验结果表明，该智能体显著提高了对象发现率，并发展出有效导航到语义丰富区域的学习能力。此外，它还展示了对何时提示外部环境信息的策略性掌握。通过展示一种将常识语义推理嵌入自主智能体的实用且可扩展的方法，该研究为在机器人技术中追求完全智能和自我引导的探索提供了一种新颖的方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身智能体在复杂未知环境中进行自主探索时，面临着探索效率和语义理解难以兼顾的问题。传统强化学习方法由于智能体策略的认知能力有限，难以有效地利用环境中的语义信息，导致探索过程效率低下，甚至需要人工干预。因此，如何让智能体在资源有限的情况下，高效地进行语义探索是一个重要的挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）的常识知识，并通过深度强化学习（DRL）训练智能体，使其能够策略性地查询VLM，从而获得外部指导，提升探索效率。同时，采用课程学习策略，逐步引导智能体学习不同复杂程度的任务，以提高学习的稳定性和鲁棒性。
技术框架：整体架构包含以下几个主要模块：1) 智能体（Agent）：负责与环境交互，执行动作，并接收奖励；2) 环境（Environment）：提供智能体探索的场景，并根据智能体的动作给出反馈；3) 视觉-语言模型（VLM）：提供常识知识，智能体可以通过查询VLM获得外部指导；4) 奖励函数（Reward Function）：用于评估智能体的行为，并指导智能体的学习；5) 课程学习模块（Curriculum Learning）：用于逐步引导智能体学习不同复杂程度的任务。智能体通过深度强化学习算法进行训练，学习如何在探索过程中策略性地查询VLM，并根据VLM的反馈调整探索策略。
关键创新：论文的关键创新在于将VLM的查询建模为一个专用动作，允许智能体仅在认为必要时才查询VLM，从而节省资源。这种策略性查询机制使得智能体能够在探索效率和语义理解之间取得平衡。此外，课程学习策略的引入也提高了学习的稳定性和鲁棒性。
关键设计：奖励函数的设计是关键。它包含多个层次，包括探索奖励、语义奖励和VLM查询惩罚。探索奖励鼓励智能体探索未知区域；语义奖励鼓励智能体发现语义丰富的区域；VLM查询惩罚限制智能体过度查询VLM。课程学习策略通过逐步增加任务的复杂程度，引导智能体学习。例如，先让智能体在简单的环境中学习基本的探索技能，然后再让智能体在复杂的环境中学习利用VLM进行语义探索。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法显著提高了对象发现率，并发展出有效导航到语义丰富区域的学习能力。与基线方法相比，该方法在对象发现率方面取得了显著提升，并且能够策略性地利用外部环境信息。此外，实验还验证了课程学习策略的有效性，表明该策略能够提高学习的稳定性和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人自主导航、智能家居、自动驾驶等领域。例如，在机器人自主导航中，智能体可以利用该方法在未知环境中高效地探索，并发现重要的目标物体。在智能家居中，智能体可以利用该方法理解用户的指令，并执行相应的任务。在自动驾驶中，智能体可以利用该方法理解交通场景，并做出合理的决策。
📄 摘要（原文）
Navigating and understanding complex and unknown environments autonomously demands more than just basic perception and movement from embodied agents. Truly effective exploration requires agents to possess higher-level cognitive abilities, the ability to reason about their surroundings, and make more informed decisions regarding exploration strategies. However, traditional RL approaches struggle to balance efficient exploration and semantic understanding due to limited cognitive capabilities embedded in the small policies for the agents, leading often to human drivers when dealing with semantic exploration. In this paper, we address this challenge by presenting a novel Deep Reinforcement Learning (DRL) architecture that is specifically designed for resource efficient semantic exploration. A key methodological contribution is the integration of a Vision-Language Model (VLM) common-sense through a layered reward function. The VLM query is modeled as a dedicated action, allowing the agent to strategically query the VLM only when deemed necessary for gaining external guidance, thereby conserving resources. This mechanism is combined with a curriculum learning strategy designed to guide learning at different levels of complexity to ensure robust and stable learning. Our experimental evaluation results convincingly demonstrate that our agent achieves significantly enhanced object discovery rates and develops a learned capability to effectively navigate towards semantically rich regions. Furthermore, it also shows a strategic mastery of when to prompt for external environmental information. By demonstrating a practical and scalable method for embedding common-sense semantic reasoning with autonomous agents, this research provides a novel approach to pursuing a fully intelligent and self-guided exploration in robotics.