Solving Minimum-Cost Reach Avoid using Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2410.22600v1 📥 PDF

作者: Oswin So, Cheng Ge, Chuchu Fan

分类: cs.LG, cs.RO, math.OC

发布日期: 2024-10-29

备注: Accepted to NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出RC-PPO算法，解决最小成本可达-避障强化学习问题

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

关键词: 强化学习 可达-避障 最小成本 Hamilton-Jacobi 近端策略优化

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在解决最小成本可达-避障问题时，通常采用加权和的替代目标，导致策略次优，无法直接最小化累积成本。
  2. RC-PPO算法通过与Hamilton-Jacobi可达性理论的联系，直接优化最小成本可达-避障问题，避免了使用替代目标函数。
  3. 实验结果表明，RC-PPO在保持目标可达率的同时，相比现有方法，能够显著降低累积成本，最高可达57%。

📝 摘要（中文）

现有的强化学习方法无法直接学习策略来解决最小成本可达-避障问题，即在满足到达目标和避开不安全状态约束的同时，最小化累积成本，因为这种新的优化问题的结构与现有方法不兼容。通常，会解决一个替代问题，其中所有目标都通过加权和组合。然而，这种替代目标会导致次优策略，无法直接最小化累积成本。本文提出了一种基于强化学习的方法RC-PPO，通过与Hamilton-Jacobi可达性建立联系来解决最小成本可达-避障问题。实验结果表明，RC-PPO学习到的策略在达到目标方面与现有方法相当，同时在Mujoco模拟器上的一系列最小成本可达-避障基准测试中，累积成本降低了高达57%。项目主页见https://oswinso.xyz/rcppo。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决最小成本可达-避障问题，即在满足到达目标区域并避开不安全区域的前提下，最小化累积成本。现有强化学习方法通常将多个目标（到达目标、避开障碍、最小化成本）通过加权求和的方式组合成一个单一的奖励函数，然后进行优化。这种方法的痛点在于，权重难以调整，且优化的是一个替代目标，无法保证真正最小化累积成本。

核心思路：RC-PPO的核心思路是利用Hamilton-Jacobi (HJ)可达性理论来指导强化学习过程。HJ可达性分析可以提供关于状态空间中哪些区域是可达的，以及到达目标区域所需的最小成本的信息。RC-PPO将这些信息融入到强化学习的奖励函数和策略优化过程中，从而引导智能体学习到更优的策略。

技术框架：RC-PPO的整体框架基于近端策略优化（PPO）算法。主要包含以下几个模块：1）环境交互模块：智能体与环境交互，收集经验数据；2）HJ可达性分析模块：利用HJ可达性分析计算状态空间中的可达性信息和最小成本；3）奖励函数设计模块：将HJ可达性信息融入到奖励函数中，引导智能体学习；4）策略优化模块：使用PPO算法更新策略网络。

关键创新：RC-PPO的关键创新在于将HJ可达性分析与强化学习相结合。传统的强化学习方法通常依赖于试错法来探索环境，而RC-PPO利用HJ可达性分析提供的先验知识，可以更有效地探索状态空间，并学习到更优的策略。与现有方法的本质区别在于，RC-PPO直接优化最小成本可达-避障问题，而不是优化一个替代目标。

关键设计：RC-PPO的关键设计包括：1）奖励函数的设计：奖励函数不仅包含到达目标的奖励和避开障碍的惩罚，还包含基于HJ可达性分析的成本项，引导智能体学习最小成本路径；2）策略网络的结构：可以使用标准的神经网络结构，如多层感知机或循环神经网络；3）PPO算法的参数设置：需要调整PPO算法的学习率、裁剪参数等，以获得最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RC-PPO算法在Mujoco模拟器上的一系列最小成本可达-避障基准测试中，与现有方法相比，在保持目标可达率相当的情况下，累积成本降低了高达57%。这表明RC-PPO算法能够更有效地学习到最小成本的策略，显著提高了智能体的性能。该结果验证了将Hamilton-Jacobi可达性分析与强化学习相结合的有效性。

🎯 应用场景

RC-PPO算法在机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域具有广泛的应用前景。例如，在机器人导航中，可以利用RC-PPO算法引导机器人在复杂环境中安全、高效地到达目标地点，同时最小化能量消耗或时间成本。在自动驾驶中，可以利用RC-PPO算法规划车辆的行驶路径，避免碰撞，并尽可能降低油耗或行驶时间。该研究的实际价值在于提高智能体的决策效率和安全性，未来可能推动相关领域的技术进步。

📄 摘要（原文）

Current reinforcement-learning methods are unable to directly learn policies that solve the minimum cost reach-avoid problem to minimize cumulative costs subject to the constraints of reaching the goal and avoiding unsafe states, as the structure of this new optimization problem is incompatible with current methods. Instead, a surrogate problem is solved where all objectives are combined with a weighted sum. However, this surrogate objective results in suboptimal policies that do not directly minimize the cumulative cost. In this work, we propose RC-PPO, a reinforcement-learning-based method for solving the minimum-cost reach-avoid problem by using connections to Hamilton-Jacobi reachability. Empirical results demonstrate that RC-PPO learns policies with comparable goal-reaching rates to while achieving up to 57% lower cumulative costs compared to existing methods on a suite of minimum-cost reach-avoid benchmarks on the Mujoco simulator. The project page can be found at https://oswinso.xyz/rcppo.