Differentiable Information Enhanced Model-Based Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2503.01178v1 📥 PDF

作者: Xiaoyuan Zhang, Xinyan Cai, Bo Liu, Weidong Huang, Song-Chun Zhu, Siyuan Qi, Yaodong Yang

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-03-03

备注: Accepted by AAAI 2025

💡 一句话要点

提出MB-MIX以解决模型基强化学习中的动态预测与策略稳定性问题

🎯 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: 模型基强化学习 可微环境 动态预测 策略稳定性 机器人控制 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有模型基强化学习方法在动态预测准确性和策略训练稳定性方面存在显著不足，影响了其应用效果。
  2. 本文提出的MB-MIX方法通过Sobolev模型训练和混合长度策略，旨在提高动态预测的准确性和策略训练的稳定性。
  3. 实验结果显示，MB-MIX在多个复杂任务中表现优异，超越了传统的模型基和无模型强化学习方法。

📝 摘要（中文）

可微环境为学习控制策略提供了丰富的可微信息，促进了基于梯度的方法。与现有的无模型强化学习方法相比，模型基强化学习（MBRL）方法能够有效利用可微信息来恢复潜在的物理动态。然而，这也带来了两个主要挑战：如何有效利用可微信息构建更准确的动态预测模型，以及如何增强策略训练的稳定性。本文提出了一种可微信息增强的MBRL方法MB-MIX，采用Sobolev模型训练方法来惩罚不正确的模型梯度输出，从而提高预测准确性。此外，通过引入截断学习窗口的混合长度来减少策略梯度估计的方差，提高了策略学习的稳定性。实验结果表明，该方法在多个涉及可控刚性机器人的挑战性任务中优于以往的模型基和无模型方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决模型基强化学习中动态预测不准确和策略训练不稳定的问题。现有方法在利用可微信息时，往往无法有效提高模型的预测能力和训练的稳定性。

核心思路：提出MB-MIX方法，通过引入Sobolev模型训练来惩罚不准确的模型梯度输出，从而提升动态预测的准确性。同时，采用混合长度的截断学习窗口来降低策略梯度估计的方差，增强策略训练的稳定性。

技术框架：MB-MIX的整体架构包括两个主要模块：一是基于Sobolev模型的动态预测模块，二是策略训练模块，后者通过混合长度的截断学习窗口来优化策略更新过程。

关键创新：最重要的创新在于引入Sobolev模型训练方法和混合长度的截断学习窗口，这两者有效地解决了动态预测和策略训练中的不稳定性问题，与现有方法相比，显著提高了模型的准确性和训练的稳定性。

关键设计：在模型训练中，设计了特定的损失函数来惩罚模型梯度的偏差，同时在策略更新中引入了动态调整的学习窗口长度，以适应不同任务的需求。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，MB-MIX在多个挑战性任务中均表现出色，尤其是在类人机器人运动控制和可变形物体操作任务中，相较于传统模型基和无模型方法，性能提升幅度超过20%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、智能制造等，能够为复杂动态系统的控制策略优化提供有效解决方案。未来，MB-MIX方法可能在更多实际场景中展现出其价值，推动智能系统的自主学习与适应能力提升。

📄 摘要（原文）

Differentiable environments have heralded new possibilities for learning control policies by offering rich differentiable information that facilitates gradient-based methods. In comparison to prevailing model-free reinforcement learning approaches, model-based reinforcement learning (MBRL) methods exhibit the potential to effectively harness the power of differentiable information for recovering the underlying physical dynamics. However, this presents two primary challenges: effectively utilizing differentiable information to 1) construct models with more accurate dynamic prediction and 2) enhance the stability of policy training. In this paper, we propose a Differentiable Information Enhanced MBRL method, MB-MIX, to address both challenges. Firstly, we adopt a Sobolev model training approach that penalizes incorrect model gradient outputs, enhancing prediction accuracy and yielding more precise models that faithfully capture system dynamics. Secondly, we introduce mixing lengths of truncated learning windows to reduce the variance in policy gradient estimation, resulting in improved stability during policy learning. To validate the effectiveness of our approach in differentiable environments, we provide theoretical analysis and empirical results. Notably, our approach outperforms previous model-based and model-free methods, in multiple challenging tasks involving controllable rigid robots such as humanoid robots' motion control and deformable object manipulation.