BayRnTune: Adaptive Bayesian Domain Randomization via Strategic Fine-tuning

📄 arXiv: 2310.10606v1 📥 PDF

作者: Tianle Huang, Nitish Sontakke, K. Niranjan Kumar, Irfan Essa, Stefanos Nikolaidis, Dennis W. Hong, Sehoon Ha

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2023-10-16

💡 一句话要点

提出BayRnTune以加速自适应贝叶斯领域随机化

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 领域随机化 贝叶斯方法 策略微调 机器人控制 模拟与现实 自适应学习

📋 核心要点

  1. 现有的领域随机化方法在参数调整上存在挑战，尤其是计算时间较长。
  2. BayRnTune通过从先前学习的策略进行微调，旨在加速学习过程。
  3. 实验结果显示，BayRnTune在多个环境中相较于传统方法取得了更高的奖励。

📝 摘要（中文）

领域随机化（DR）是一种通过随机化动态来训练策略的有效算法，能够缩小模拟与现实之间的差距。然而，DR通常需要仔细调整随机化参数。贝叶斯领域随机化（Bayesian DR）和主动领域随机化（Adaptive DR）通过利用真实世界经验来自动选择参数范围，但这些方法在每次迭代中都需从头训练新策略，计算时间较长。本文提出的BayRnTune方法，通过从先前学习的策略进行微调，显著加速学习过程。我们研究了四种不同的微调策略，并在五个模拟环境中与基线算法进行了比较，结果表明，BayRnTune在相同时间步长内获得了更好的奖励。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决领域随机化（DR）在参数调整和计算时间上的不足，尤其是贝叶斯领域随机化（Bayesian DR）和主动领域随机化（Adaptive DR）在每次迭代中需从头训练新策略的问题。

核心思路：BayRnTune的核心思想是通过微调先前学习的策略来加速学习过程，而不是从头开始训练新策略。这样可以利用已有知识，减少计算时间。

技术框架：BayRnTune的整体架构包括四种微调策略的比较，利用先前策略作为微调的先验，并在多个模拟环境中进行评估。主要模块包括策略微调、奖励评估和参数优化。

关键创新：BayRnTune的创新在于其微调策略的设计，通过选择合适的先前策略作为微调基础，显著提高了学习效率，与传统的DR方法相比，减少了训练时间并提高了奖励。

关键设计：在设计上，BayRnTune考虑了不同的微调策略，包括基于性能的选择和随机选择等，采用了适应性损失函数来优化策略，同时在网络结构上保持了灵活性，以适应不同的任务需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，BayRnTune在相同的时间步长内获得的奖励显著高于传统的领域随机化和贝叶斯领域随机化方法，具体提升幅度在不同环境中均表现出色，验证了其加速学习的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和虚拟现实等场景，能够在这些领域中实现更高效的策略学习，减少模拟与现实之间的差距，提升系统的实际应用能力。未来，BayRnTune可能会在更多复杂环境中得到应用，推动智能系统的自主学习能力。

📄 摘要（原文）

Domain randomization (DR), which entails training a policy with randomized dynamics, has proven to be a simple yet effective algorithm for reducing the gap between simulation and the real world. However, DR often requires careful tuning of randomization parameters. Methods like Bayesian Domain Randomization (Bayesian DR) and Active Domain Randomization (Adaptive DR) address this issue by automating parameter range selection using real-world experience. While effective, these algorithms often require long computation time, as a new policy is trained from scratch every iteration. In this work, we propose Adaptive Bayesian Domain Randomization via Strategic Fine-tuning (BayRnTune), which inherits the spirit of BayRn but aims to significantly accelerate the learning processes by fine-tuning from previously learned policy. This idea leads to a critical question: which previous policy should we use as a prior during fine-tuning? We investigated four different fine-tuning strategies and compared them against baseline algorithms in five simulated environments, ranging from simple benchmark tasks to more complex legged robot environments. Our analysis demonstrates that our method yields better rewards in the same amount of timesteps compared to vanilla domain randomization or Bayesian DR.