Maximum Entropy Behavior Exploration for Sim2Real Zero-Shot Reinforcement Learning
作者: Jiajun Hu, Nuria Armengol Urpi, Jin Cheng, Stelian Coros
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2026-03-26
💡 一句话要点
提出FB-MEBE算法，用于四足机器人Sim2Real零样本强化学习中的行为探索。
🎯 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) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 零样本强化学习 Sim2Real 四足机器人 行为探索 最大熵 正则化 机器人控制
📋 核心要点
- 现有零样本强化学习方法在预训练数据集的构建上存在挑战，难以在没有下游任务先验知识的情况下收集到相关且多样的数据。
- FB-MEBE算法通过最大化行为分布的熵来促进探索，并使用正则化评论家来引导策略学习更自然和物理上合理的行为。
- 实验表明，FB-MEBE在模拟任务中优于其他探索策略，并能生成可直接部署到真实硬件的自然策略。
📝 摘要（中文）
本文研究了在真实机器人系统上进行四足控制的在线零样本强化学习，并基于Forward-Backward (FB)算法进行了改进。观察到无指导的探索产生的数据多样性较低，导致下游性能不佳，并且策略不适用于直接部署到硬件。因此，本文提出了一种在线零样本强化学习算法FB-MEBE，它结合了无监督行为探索策略和正则化评论家。FB-MEBE通过最大化所实现行为分布的熵来促进探索。此外，正则化评论家将恢复的策略塑造为更自然和物理上合理的行为。实验结果表明，FB-MEBE在各种模拟下游任务中实现了比其他探索策略更好的性能，并且它呈现出自然的策略，无需进一步微调即可无缝部署到硬件。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决Sim2Real零样本强化学习中，四足机器人如何在缺乏先验知识的情况下，通过在线探索学习到高质量、多样化的行为数据，从而提升下游任务的性能并实现策略的直接硬件部署。现有方法，如无指导的随机探索，往往导致数据多样性不足，影响下游任务的泛化能力，并且生成的策略可能不自然，难以直接应用于真实机器人。
核心思路：论文的核心思路是结合最大熵探索和正则化评论家，以提高数据多样性和策略的物理合理性。最大熵探索鼓励agent探索不同的行为，从而增加数据集的多样性。正则化评论家则通过对策略进行约束，使其学习到的行为更加自然和符合物理规律，从而提高策略在真实环境中的可行性。
技术框架：FB-MEBE算法基于Forward-Backward (FB)框架，主要包含以下几个模块：1) 行为策略：用于生成agent的动作；2) 环境：模拟机器人与环境的交互；3) 行为分布估计器：用于估计当前策略下的行为分布；4) 最大熵探索模块：通过最大化行为分布的熵来调整策略，鼓励探索；5) 正则化评论家：评估策略的质量，并对不自然的动作进行惩罚；6) 策略更新模块：根据最大熵探索和正则化评论家的反馈，更新行为策略。
关键创新：论文的关键创新在于将最大熵探索和正则化评论家相结合，用于在线零样本强化学习。最大熵探索能够有效地提高数据多样性，而正则化评论家则能够保证策略的物理合理性。这种结合使得FB-MEBE算法能够在缺乏先验知识的情况下，学习到高质量、可部署的策略。
关键设计：在最大熵探索模块中，论文使用KL散度来衡量当前行为分布与均匀分布之间的差异，并通过优化KL散度来最大化行为分布的熵。在正则化评论家模块中，论文使用L2正则化来约束策略的输出，使其更加平滑和自然。此外，论文还设计了一种基于物理模型的正则化项，用于惩罚不符合物理规律的动作。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FB-MEBE算法在模拟的四足机器人控制任务中，相比于其他探索策略，能够显著提高下游任务的性能。更重要的是，FB-MEBE生成的策略可以直接部署到真实机器人硬件上，无需额外的微调，验证了该算法在Sim2Real迁移方面的有效性。具体性能提升数据在论文中有详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人自主学习和适应的场景，例如搜救、勘探、物流等。通过零样本强化学习，机器人可以在没有人工干预的情况下，快速适应新的环境和任务，从而提高工作效率和安全性。此外，该方法还可以用于开发更智能、更灵活的机器人控制系统。
📄 摘要（原文）
Zero-shot reinforcement learning (RL) algorithms aim to learn a family of policies from a reward-free dataset, and recover optimal policies for any reward function directly at test time. Naturally, the quality of the pretraining dataset determines the performance of the recovered policies across tasks. However, pre-collecting a relevant, diverse dataset without prior knowledge of the downstream tasks of interest remains a challenge. In this work, we study $\textit{online}$ zero-shot RL for quadrupedal control on real robotic systems, building upon the Forward-Backward (FB) algorithm. We observe that undirected exploration yields low-diversity data, leading to poor downstream performance and rendering policies impractical for direct hardware deployment. Therefore, we introduce FB-MEBE, an online zero-shot RL algorithm that combines an unsupervised behavior exploration strategy with a regularization critic. FB-MEBE promotes exploration by maximizing the entropy of the achieved behavior distribution. Additionally, a regularization critic shapes the recovered policies toward more natural and physically plausible behaviors. We empirically demonstrate that FB-MEBE achieves and improved performance compared to other exploration strategies in a range of simulated downstream tasks, and that it renders natural policies that can be seamlessly deployed to hardware without further finetuning. Videos and code available on our website.