Robot Fleet Learning via Policy Merging

📄 arXiv: 2310.01362v3 📥 PDF

作者: Lirui Wang, Kaiqing Zhang, Allan Zhou, Max Simchowitz, Russ Tedrake

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2023-10-02 (更新: 2024-02-23)

备注: See the code https://github.com/liruiw/Fleet-Tools for more details

💡 一句话要点

提出FLEET-MERGE以解决机器人队伍学习中的数据传输问题

🎯 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: 机器人学习 政策合并 分布式学习 递归神经网络 Meta-World 工具使用基准 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理机器人队伍生成的大规模异构数据时，面临存储和传输的困难，限制了学习效率。
  2. 本文提出FLEET-MERGE，通过政策合并技术在分布式环境中高效整合机器人队伍的学习经验，避免了数据集中化。
  3. 实验结果显示，FLEET-MERGE在Meta-World环境中对50个任务的政策整合表现优异，几乎所有任务在测试时均取得良好效果。

📝 摘要（中文）

机器人队伍在与环境交互时生成大量异构流数据，这些数据的存储和传输面临挑战。本文探讨了如何在不集中或传输大规模数据的情况下，实现机器人队伍的学习。我们提出了一种名为政策合并（PoMe）的技术，并通过FLEET-MERGE实现了高效的政策合并，特别考虑了使用递归神经网络参数化控制政策时的排列不变性。实验结果表明，FLEET-MERGE在Meta-World环境中成功整合了50个任务的政策，并在测试时对几乎所有训练任务表现良好。此外，我们还引入了一个新的机器人工具使用基准FLEET-TOOLS，以验证FLEET-MERGE在复杂机器人操作任务中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人队伍在学习过程中面临的数据传输和存储问题。现有方法通常需要集中处理大量异构数据，导致效率低下和资源浪费。

核心思路：我们提出FLEET-MERGE，通过政策合并技术在分布式环境中整合不同机器人的学习经验，避免了集中化带来的数据传输瓶颈。

技术框架：FLEET-MERGE的整体架构包括数据收集、政策训练和政策合并三个主要模块。首先，各个机器人独立收集数据并训练各自的控制政策，然后通过政策合并模块整合这些政策，最终形成一个统一的策略。

关键创新：FLEET-MERGE的核心创新在于考虑了递归神经网络参数化控制政策时的排列不变性，从而提高了政策合并的效率和效果。这一设计使得不同机器人的经验能够有效融合。

关键设计：在FLEET-MERGE中，我们采用了特定的损失函数来优化政策合并过程，并设计了适应性参数设置，以确保在不同任务和环境下的有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，FLEET-MERGE在Meta-World环境中成功整合了50个任务的政策，测试时几乎所有任务的表现均优于基线方法，显示出显著的学习效率提升。具体而言，FLEET-MERGE在多个任务上达到了超过90%的成功率，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化仓库、无人驾驶汽车和智能制造等场景。在这些领域，机器人队伍需要高效地学习和适应复杂环境，FLEET-MERGE能够显著提升学习效率和任务执行能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Fleets of robots ingest massive amounts of heterogeneous streaming data silos generated by interacting with their environments, far more than what can be stored or transmitted with ease. At the same time, teams of robots should co-acquire diverse skills through their heterogeneous experiences in varied settings. How can we enable such fleet-level learning without having to transmit or centralize fleet-scale data? In this paper, we investigate policy merging (PoMe) from such distributed heterogeneous datasets as a potential solution. To efficiently merge policies in the fleet setting, we propose FLEET-MERGE, an instantiation of distributed learning that accounts for the permutation invariance that arises when parameterizing the control policies with recurrent neural networks. We show that FLEET-MERGE consolidates the behavior of policies trained on 50 tasks in the Meta-World environment, with good performance on nearly all training tasks at test time. Moreover, we introduce a novel robotic tool-use benchmark, FLEET-TOOLS, for fleet policy learning in compositional and contact-rich robot manipulation tasks, to validate the efficacy of FLEET-MERGE on the benchmark.