A Multifidelity Sim-to-Real Pipeline for Verifiable and Compositional Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.01249v1 📥 PDF

作者: Cyrus Neary, Christian Ellis, Aryaman Singh Samyal, Craig Lennon, Ufuk Topcu

分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2023-12-02

💡 一句话要点

提出一种多置信度Sim-to-Real管道，用于可验证和可组合的强化学习

🎯 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 Sim-to-Real 机器人控制 多置信度仿真 可组合性

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在复杂机器人任务中难以保证策略的可靠性和适应性，尤其是在仿真环境迁移到真实环境时。
  2. 该论文提出一种可组合的强化学习框架，将复杂任务分解为子任务，并定义数学接口，实现子策略的独立训练和验证。
  3. 通过多置信度仿真管道验证子策略性能，并根据仿真与现实的差异迭代优化子任务和接口，最终成功部署在无人地面机器人上。

📝 摘要（中文）

本文提出并展示了一个可组合的框架，用于在多置信度Sim-to-Real管道中训练和验证强化学习（RL）系统，以便在物理硬件上部署可靠且适应性强的RL策略。通过将复杂的机器人任务分解为组件子任务，并在它们之间定义数学接口，该框架允许独立训练和测试相应的子任务策略，同时提供对其组合产生的整体行为的保证。通过使用多置信度仿真管道验证这些子任务策略的性能，该框架不仅可以实现高效的RL训练，还可以根据仿真与现实之间差异带来的挑战来改进子任务及其接口。在一个实验案例研究中，我们应用该框架来训练和部署一个可组合的RL系统，该系统成功地驾驶了Warthog无人地面机器人。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习方法在机器人控制领域面临着Sim-to-Real的挑战，即在仿真环境中训练的策略难以直接应用于真实世界。此外，对于复杂的机器人任务，整体训练难度大，且难以保证策略的可靠性和可解释性。现有方法缺乏对策略组合行为的验证机制，难以应对真实环境中的不确定性。

核心思路：该论文的核心思路是将复杂的机器人任务分解为多个独立的子任务，并为每个子任务训练相应的强化学习策略。通过定义子任务之间的数学接口，可以组合这些子策略来完成整体任务。同时，利用多置信度仿真环境来验证子策略的性能，并根据仿真结果调整子任务的定义和接口，从而提高策略在真实环境中的泛化能力。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 任务分解模块：将复杂任务分解为多个子任务，并定义子任务之间的数学接口。2) 子策略训练模块：使用强化学习算法独立训练每个子任务的策略。3) 多置信度仿真模块：使用不同置信度的仿真环境来验证子策略的性能，并评估其在真实环境中的泛化能力。4) 策略组合与验证模块：将训练好的子策略组合起来，并通过仿真验证整体策略的性能。5) 迭代优化模块：根据仿真结果调整子任务的定义和接口，并重新训练子策略，直到满足性能要求。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个可组合的强化学习框架，该框架允许独立训练和验证子策略，并通过数学接口将其组合起来。此外，该框架还利用多置信度仿真环境来提高策略在真实环境中的泛化能力。这种方法不仅可以降低训练难度，还可以提高策略的可靠性和可解释性。

关键设计：在子策略训练模块中，可以使用各种强化学习算法，如Q-learning、SARSA、Actor-Critic等。在多置信度仿真模块中，可以使用不同的物理引擎和环境模型来模拟真实环境。在策略组合与验证模块中，需要定义合适的组合规则和验证指标。在迭代优化模块中，可以使用各种优化算法来调整子任务的定义和接口。

📊 实验亮点

该论文通过实验验证了所提出的框架在Warthog无人地面机器人上的有效性。实验结果表明，该框架可以成功地训练和部署一个可组合的RL系统，该系统能够有效地驾驶机器人完成各种任务。具体性能数据未知，但实验结果证明了该方法在实际应用中的可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人控制领域，例如无人驾驶、工业自动化、服务机器人等。通过将复杂任务分解为子任务，并利用多置信度仿真环境进行验证，可以提高机器人策略的可靠性和适应性，降低开发成本，加速机器人技术的应用。

📄 摘要（原文）

We propose and demonstrate a compositional framework for training and verifying reinforcement learning (RL) systems within a multifidelity sim-to-real pipeline, in order to deploy reliable and adaptable RL policies on physical hardware. By decomposing complex robotic tasks into component subtasks and defining mathematical interfaces between them, the framework allows for the independent training and testing of the corresponding subtask policies, while simultaneously providing guarantees on the overall behavior that results from their composition. By verifying the performance of these subtask policies using a multifidelity simulation pipeline, the framework not only allows for efficient RL training, but also for a refinement of the subtasks and their interfaces in response to challenges arising from discrepancies between simulation and reality. In an experimental case study we apply the framework to train and deploy a compositional RL system that successfully pilots a Warthog unmanned ground robot.