Investigating the Impact of Observation Space Design Choices On Training Reinforcement Learning Solutions for Spacecraft Problems
作者: Nathaniel Hamilton, Kyle Dunlap, Kerianne L Hobbs
分类: cs.LG, eess.SY
发布日期: 2025-01-10
备注: 18 pages, 10 figures, 3 tables
💡 一句话要点
研究观测空间设计对强化学习解决航天器问题的性能影响
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 观测空间设计 航天器控制 自主导航 空间机器人
📋 核心要点
- 现有研究表明，通过改变动作空间可以提高强化学习在航天器自主控制方面的性能，但环境的其他方面可能存在改进空间。
- 本文着重研究如何通过改变环境的观测空间来提升强化学习智能体在航天器检查任务中的训练效果和最终性能。
- 实验结果表明，某些传感器虽然不是必需的，但有助于智能体学习更优策略，而参考系的选择对性能影响较小，但保持一致性更佳。
📝 摘要（中文）
本文研究了观测空间的设计选择如何影响强化学习（RL）智能体在航天器检查任务中的训练和性能。研究分为两组：第一组考察了旨在帮助智能体学习任务的传感器的影响；第二组考察了参考系的影响，即从不同的角度重新定向智能体以观察环境。结果表明，传感器并非必不可少，但大多数传感器有助于智能体学习更优的行为。参考系的影响不大，但最好保持一致。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于强化学习的航天器控制研究，虽然在动作空间设计上取得进展，但忽略了观测空间对智能体学习效率和最终性能的影响。如何设计有效的观测空间，使智能体能够更好地理解环境并学习最优策略，是本文要解决的核心问题。
核心思路：本文的核心思路是通过系统性地研究不同类型的传感器和参考系对强化学习智能体性能的影响，从而为航天器控制任务的观测空间设计提供指导。通过对比不同观测空间配置下的智能体训练效果，分析哪些信息对于智能体学习至关重要，以及如何以最佳方式呈现这些信息。
技术框架：本文采用强化学习框架，智能体通过与航天器检查任务环境交互来学习控制策略。研究分为两个主要部分：第一部分评估不同传感器的影响，包括距离传感器、视觉传感器等；第二部分评估不同参考系的影响，即智能体观察环境的角度。对于每种观测空间配置，都进行多次独立的训练实验，并统计智能体的性能指标。
关键创新：本文的创新之处在于系统性地研究了观测空间设计对强化学习在航天器控制任务中的影响。以往的研究主要集中在动作空间的设计上，而忽略了观测空间的重要性。本文通过对比不同传感器和参考系配置下的智能体性能，揭示了观测空间设计对智能体学习效率和最终性能的关键作用。
关键设计：在传感器方面，研究考虑了多种类型的传感器，包括距离传感器、视觉传感器等，并评估了它们对智能体性能的影响。在参考系方面，研究考虑了不同的坐标系，例如航天器自身坐标系和目标物体坐标系，并评估了它们对智能体性能的影响。此外，研究还使用了标准的强化学习算法，例如深度Q网络（DQN）或策略梯度方法，并针对航天器控制任务进行了适当的调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，虽然某些传感器不是必需的，但大多数传感器有助于智能体学习更优的行为。例如，距离传感器可以帮助智能体更好地理解与目标物体的距离，从而更快地学习到接近目标的策略。此外，研究还发现，保持参考系的一致性可以提高智能体的学习效率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于航天器自主控制、空间机器人、卫星在轨服务等领域。通过优化观测空间设计，可以提高强化学习智能体在复杂空间环境中的学习效率和控制精度，从而实现更安全、更高效的航天器操作，例如自主检查、维修和目标捕获等。
📄 摘要（原文）
Recent research using Reinforcement Learning (RL) to learn autonomous control for spacecraft operations has shown great success. However, a recent study showed their performance could be improved by changing the action space, i.e. control outputs, used in the learning environment. This has opened the door for finding more improvements through further changes to the environment. The work in this paper focuses on how changes to the environment's observation space can impact the training and performance of RL agents learning the spacecraft inspection task. The studies are split into two groups. The first looks at the impact of sensors that were designed to help agents learn the task. The second looks at the impact of reference frames, reorienting the agent to see the world from a different perspective. The results show the sensors are not necessary, but most of them help agents learn more optimal behavior, and that the reference frame does not have a large impact, but is best kept consistent.