DEAR: Disentangled Environment and Agent Representations for Reinforcement Learning without Reconstruction

📄 arXiv: 2407.00633v2 📥 PDF

作者: Ameya Pore, Riccardo Muradore, Diego Dall'Alba

分类: cs.CV

发布日期: 2024-06-30 (更新: 2024-10-22)

备注: 6 pages, 7 figures, 2 tables. Accepted at 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2024)

💡 一句话要点

DEAR：无需重构，解耦环境与智能体表征以提升强化学习样本效率

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 视觉强化学习 解耦表征 机器人控制 样本效率

📋 核心要点

  1. 视觉强化学习在复杂场景中面临样本效率低的挑战，尤其是在机器人控制任务中。
  2. DEAR方法通过解耦环境和智能体表征，并利用智能体分割掩码作为监督，提升学习效率。
  3. 实验表明，DEAR在样本效率上优于现有方法，并在复杂任务中表现出更强的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的强化学习方法，名为解耦环境与智能体表征（DEAR），旨在提高视觉强化学习的样本效率，尤其是在复杂和非结构化的视觉场景中。DEAR利用智能体的分割掩码作为监督信号，通过特征分离约束来学习环境和智能体的解耦表征，且无需重构视觉观测。这些解耦表征被用作强化学习目标函数的辅助损失，鼓励智能体关注环境中的相关特征。在Distracting DeepMind control suite和Franka Kitchen操作任务这两个具有挑战性的基准测试中，DEAR超越了现有技术水平的方法，以更少的参数实现了可比或更优越的性能。结果表明，将智能体知识整合到视觉强化学习方法中，有潜力提高学习效率和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：视觉强化学习在复杂环境中训练机器人时，需要大量的训练数据。现有方法难以有效区分环境和智能体自身的信息，导致学习效率低下，尤其是在视觉干扰较多的情况下。因此，如何提高视觉强化学习在复杂环境下的样本效率是一个关键问题。

核心思路：DEAR的核心思路是通过解耦环境和智能体的表征来提高学习效率。通过显式地将智能体的形状信息（通过分割掩码提供）作为监督信号，引导网络学习区分环境和智能体的特征，从而使智能体能够更专注于环境中的相关信息。

技术框架：DEAR方法包含一个特征提取器，用于从视觉输入中提取特征。然后，这些特征被分解为两个独立的表征：环境表征和智能体表征。智能体的分割掩码被用作监督信号，通过特征分离约束来强制这两个表征解耦。最后，这两个表征被用作强化学习策略网络的输入，并作为辅助损失来优化策略。整体流程包括视觉输入、特征提取、表征解耦、策略学习和辅助损失优化。

关键创新：DEAR的关键创新在于它使用智能体的分割掩码作为监督信号，学习环境和智能体的解耦表征，而无需重构视觉观测。与以往需要重构视觉输入的方法不同，DEAR直接利用分割信息来指导表征学习，从而提高了学习效率和鲁棒性。

关键设计：DEAR使用分割掩码作为监督信号，通过最小化环境表征和智能体表征之间的互信息来鼓励解耦。损失函数包括强化学习目标函数和一个辅助损失项，该辅助损失项基于解耦表征。网络结构包括一个卷积神经网络作为特征提取器，以及两个独立的MLP（多层感知机）用于生成环境和智能体表征。具体的参数设置包括学习率、批大小、网络层数和激活函数等，这些参数需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DEAR在Distracting DeepMind control suite和Franka Kitchen操作任务上进行了评估，结果表明DEAR在样本效率上显著优于现有方法。例如，在某些任务上，DEAR能够以更少的训练数据达到与现有方法相当甚至更好的性能。此外，DEAR还表现出更强的鲁棒性，能够更好地应对视觉干扰。

🎯 应用场景

DEAR方法可应用于各种机器人控制任务，尤其是在视觉环境复杂且存在干扰的情况下。例如，它可以用于家庭服务机器人、工业机器人和自动驾驶汽车等领域，提高机器人在复杂环境中的感知和控制能力，从而实现更安全、更高效的自主操作。该方法还有助于降低机器人训练所需的成本和时间。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) algorithms can learn robotic control tasks from visual observations, but they often require a large amount of data, especially when the visual scene is complex and unstructured. In this paper, we explore how the agent's knowledge of its shape can improve the sample efficiency of visual RL methods. We propose a novel method, Disentangled Environment and Agent Representations (DEAR), that uses the segmentation mask of the agent as supervision to learn disentangled representations of the environment and the agent through feature separation constraints. Unlike previous approaches, DEAR does not require reconstruction of visual observations. These representations are then used as an auxiliary loss to the RL objective, encouraging the agent to focus on the relevant features of the environment. We evaluate DEAR on two challenging benchmarks: Distracting DeepMind control suite and Franka Kitchen manipulation tasks. Our findings demonstrate that DEAR surpasses state-of-the-art methods in sample efficiency, achieving comparable or superior performance with reduced parameters. Our results indicate that integrating agent knowledge into visual RL methods has the potential to enhance their learning efficiency and robustness.