Memory, Benchmark & Robots: A Benchmark for Solving Complex Tasks with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2502.10550v2 📥 PDF

作者: Egor Cherepanov, Nikita Kachaev, Alexey K. Kovalev, Aleksandr I. Panov

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-02-14 (更新: 2025-06-10)

备注: 42 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出MIKASA：用于评估强化学习智能体记忆能力的机器人操作基准

🎯 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 记忆网络 机器人操作 基准测试 智能体 部分可观察性 任务评估

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在处理具有时序依赖和空间依赖的复杂任务时，缺乏统一的记忆能力评估基准。
  2. 论文提出MIKASA基准，包含分类框架、基础测试集和机器人操作任务集，用于系统评估智能体的记忆能力。
  3. MIKASA-Robo包含32个机器人操作任务，旨在推动记忆强化学习在实际机器人应用中的研究。

📝 摘要（中文）

记忆对于智能体处理具有时间和空间依赖性的复杂任务至关重要。尽管许多强化学习（RL）算法都融入了记忆机制，但该领域缺乏一个通用的基准来评估智能体在不同场景下的记忆能力。这种差距在桌面机器人操作中尤为明显，在部分可观察性下，记忆对于解决任务和确保稳健的性能至关重要，但目前还没有标准化的基准。为了解决这个问题，我们引入了MIKASA（Memory-Intensive Skills Assessment Suite for Agents），这是一个全面的记忆强化学习基准，包含三个关键贡献：（1）我们提出了一个全面的记忆密集型RL任务分类框架，（2）我们收集了MIKASA-Base——一个统一的基准，可以系统地评估各种场景中增强记忆的智能体，（3）我们开发了MIKASA-Robo（pip install mikasa-robo-suite）——一个新颖的基准，包含32个精心设计的记忆密集型任务，用于评估桌面机器人操作中的记忆能力。我们的工作引入了一个统一的框架来推进记忆强化学习研究，从而为实际应用提供更强大的系统。MIKASA可在https://tinyurl.com/membenchrobots获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习算法在处理需要记忆的复杂任务时，缺乏统一的评估标准。特别是在机器人操作领域，由于部分可观察性和任务复杂性，记忆能力至关重要，但缺乏专门的基准测试环境。这使得研究人员难以系统地评估和比较不同记忆增强型强化学习算法的性能。

核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的、标准化的基准测试套件，即MIKASA，用于评估强化学习智能体在各种记忆密集型任务中的表现。通过提供多样化的任务和统一的评估指标，MIKASA旨在促进记忆强化学习算法的开发和比较，并推动其在实际机器人应用中的部署。

技术框架：MIKASA包含三个主要组成部分：1) 记忆密集型RL任务分类框架，用于系统地组织和理解不同类型的记忆需求；2) MIKASA-Base，一个包含多种模拟环境的基础测试集，用于评估智能体在不同场景下的记忆能力；3) MIKASA-Robo，一个专门为桌面机器人操作设计的测试集，包含32个精心设计的任务，用于评估智能体在机器人环境中的记忆能力。研究人员可以通过pip安装mikasa-robo-suite来使用MIKASA-Robo。

关键创新：MIKASA的主要创新在于其综合性和标准化。它不仅提供了一个全面的记忆密集型任务分类框架，还提供了两个不同复杂度的测试集（MIKASA-Base和MIKASA-Robo），涵盖了从简单模拟环境到复杂机器人操作的各种场景。这种综合性使得MIKASA能够更全面地评估智能体的记忆能力，并促进不同算法之间的公平比较。

关键设计：MIKASA-Robo中的32个任务经过精心设计，以涵盖不同的记忆需求，例如短期记忆、长期记忆、工作记忆和情景记忆。任务难度各异，从简单的物体拾取和放置到复杂的序列操作。具体参数设置和网络结构的选择取决于所使用的强化学习算法。论文没有提供具体的损失函数或网络结构的细节，因为MIKASA旨在作为一个通用的评估平台，可以与各种强化学习算法结合使用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MIKASA-Robo包含32个精心设计的机器人操作任务，涵盖了不同的记忆需求。通过在这些任务上评估不同的强化学习算法，研究人员可以深入了解各种算法的优缺点，并为特定应用选择最合适的算法。MIKASA的标准化特性使得不同算法之间的比较更加公平和可靠，从而加速了记忆强化学习领域的研究进展。

🎯 应用场景

MIKASA的应用场景广泛，包括机器人操作、自动驾驶、对话系统等需要记忆能力的领域。通过使用MIKASA，研究人员可以更有效地开发和评估记忆增强型强化学习算法，从而提高智能体在复杂环境中的适应性和鲁棒性。这将加速机器人技术在工业自动化、医疗保健和家庭服务等领域的应用。

📄 摘要（原文）

Memory is crucial for enabling agents to tackle complex tasks with temporal and spatial dependencies. While many reinforcement learning (RL) algorithms incorporate memory, the field lacks a universal benchmark to assess an agent's memory capabilities across diverse scenarios. This gap is particularly evident in tabletop robotic manipulation, where memory is essential for solving tasks with partial observability and ensuring robust performance, yet no standardized benchmarks exist. To address this, we introduce MIKASA (Memory-Intensive Skills Assessment Suite for Agents), a comprehensive benchmark for memory RL, with three key contributions: (1) we propose a comprehensive classification framework for memory-intensive RL tasks, (2) we collect MIKASA-Base -- a unified benchmark that enables systematic evaluation of memory-enhanced agents across diverse scenarios, and (3) we develop MIKASA-Robo (pip install mikasa-robo-suite) -- a novel benchmark of 32 carefully designed memory-intensive tasks that assess memory capabilities in tabletop robotic manipulation. Our work introduces a unified framework to advance memory RL research, enabling more robust systems for real-world use. MIKASA is available at https://tinyurl.com/membenchrobots.