On the Role of the Action Space in Robot Manipulation Learning and Sim-to-Real Transfer

📄 arXiv: 2312.03673v2 📥 PDF

作者: Elie Aljalbout, Felix Frank, Maximilian Karl, Patrick van der Smagt

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2023-12-06 (更新: 2024-04-29)

DOI: 10.1109/LRA.2024.3398428

💡 一句话要点

研究机器人操作学习中动作空间选择对性能和Sim-to-Real迁移的影响

🎯 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: 机器人操作 强化学习 动作空间 Sim-to-Real 机器人学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作学习方法在动作空间设计上缺乏系统性研究，导致性能瓶颈和迁移困难。
  2. 本文通过大量实验，系统性地评估了不同动作空间对机器人操作学习和Sim-to-Real迁移的影响。
  3. 实验结果揭示了动作空间的关键特性，并为未来机器人操作学习的动作空间设计提供了指导。

📝 摘要（中文）

本文研究了机器人操作学习和Sim-to-Real迁移中动作空间的选择问题。我们定义了评估性能的指标，并检验了不同动作空间中涌现的特性。我们在模拟的到达和推物任务中，使用13种不同的控制空间训练了超过250个强化学习（RL）智能体。这些空间涵盖了常见动作空间设计特征的组合。我们评估了在模拟环境中的训练性能以及到真实世界环境的迁移性能。我们识别了机器人动作空间的优缺点，并为未来的设计提出了建议。我们的发现对机器人操作任务的RL算法设计具有重要意义，并强调了在训练和迁移用于真实世界机器人的RL智能体时，需要仔细考虑动作空间。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作学习中动作空间选择的问题。现有方法通常依赖于经验或直觉来设计动作空间，缺乏系统性的评估和指导，导致训练效率低下、泛化能力差，以及Sim-to-Real迁移困难。因此，如何选择合适的动作空间，以提高机器人操作学习的性能和迁移能力，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是通过大规模的实验评估，系统性地分析不同动作空间对机器人操作学习的影响。通过定义性能指标，并考察不同动作空间下训练的RL智能体的性能表现，从而识别出好的和坏的动作空间特性，为未来的动作空间设计提供指导。这种基于实验的分析方法，能够避免主观臆断，更加客观地评估动作空间的优劣。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 定义不同的动作空间，涵盖常见的动作空间设计特征的组合；2) 在模拟环境中，使用强化学习算法训练多个智能体，每个智能体对应一个动作空间；3) 定义性能指标，评估智能体在模拟环境中的训练性能和在真实世界环境中的迁移性能；4) 分析实验结果，识别好的和坏的动作空间特性，并提出动作空间设计的建议。

关键创新：论文的关键创新在于其系统性的实验评估方法。通过大规模的实验，对比分析了多种不同的动作空间，并量化了它们对机器人操作学习性能的影响。这种方法能够为动作空间的设计提供客观的依据，避免了主观臆断。此外，论文还提出了评估动作空间性能的指标，为未来的研究提供了参考。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了模拟的到达和推物任务作为实验平台，这两个任务具有代表性，能够反映机器人操作学习的常见问题；2) 定义了13种不同的动作空间，涵盖了常见的动作空间设计特征，例如关节空间、笛卡尔空间、相对运动、绝对运动等；3) 使用了常见的强化学习算法（未知具体算法），并调整了超参数，以保证智能体的训练效果；4) 定义了性能指标，包括训练速度、收敛性能、泛化能力和迁移性能等。

📊 实验亮点

论文通过在模拟环境中训练超过250个RL智能体，并评估其在真实世界环境中的迁移性能，揭示了不同动作空间对机器人操作学习的关键影响。实验结果表明，某些动作空间能够显著提高训练速度和迁移性能，而另一些动作空间则会导致训练困难和泛化能力差。具体性能数据未知，但整体上为动作空间设计提供了重要的经验依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过选择合适的动作空间，可以提高机器人的操作效率、降低开发成本，并提升机器人在复杂环境中的适应能力。该研究还有助于推动Sim-to-Real迁移技术的发展，加速机器人技术在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

We study the choice of action space in robot manipulation learning and sim-to-real transfer. We define metrics that assess the performance, and examine the emerging properties in the different action spaces. We train over 250 reinforcement learning~(RL) agents in simulated reaching and pushing tasks, using 13 different control spaces. The choice of spaces spans combinations of common action space design characteristics. We evaluate the training performance in simulation and the transfer to a real-world environment. We identify good and bad characteristics of robotic action spaces and make recommendations for future designs. Our findings have important implications for the design of RL algorithms for robot manipulation tasks, and highlight the need for careful consideration of action spaces when training and transferring RL agents for real-world robotics.