Open-Source Reinforcement Learning Environments Implemented in MuJoCo with Franka Manipulator

📄 arXiv: 2312.13788v3 📥 PDF

作者: Zichun Xu, Yuntao Li, Xiaohang Yang, Zhiyuan Zhao, Lei Zhuang, Jingdong Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-21 (更新: 2024-07-29)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

开源MuJoCo强化学习环境，基于Franka机械臂实现抓取操作任务

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 机器人操作 MuJoCo Franka Emika Panda 开源环境

📋 核心要点

  1. 现有强化学习在机器人操作任务中，环境构建和复现成本高，缺乏统一接口和易用性。
  2. 论文提出基于MuJoCo和Franka机械臂的开源环境，使用Gymnasium Robotics API简化任务定义。
  3. 通过三种离策略算法验证环境保真度，并提供基准测试结果，证明环境的有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一套开源强化学习环境，该环境基于MuJoCo物理引擎，并使用MuJoCo Menagerie中的Franka Emika Panda机械臂。实现了三个具有代表性的任务：推、滑、以及抓取放置，并通过Gymnasium Robotics API实现，该API继承自Gymnasium的核心。环境同时支持稀疏二元奖励和密集奖励，并且观测空间包含期望目标和已实现目标的键，以遵循多目标强化学习框架。使用三种不同的离策略算法来验证仿真属性，以确保所有任务的保真度，并给出了基准测试结果。每个环境和任务都以清晰的方式定义，并保留了用于修改环境的主要参数，以反映主要差异。包含所有环境的存储库可在https://github.com/zichunxx/panda_mujoco_gym 获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习在机器人操作任务中，环境构建复杂，缺乏统一的接口和标准，导致研究人员难以快速复现和比较算法性能。特别是对于Franka Emika Panda机械臂，缺乏易于使用的开源环境，限制了相关算法的开发和应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一套基于MuJoCo物理引擎的开源强化学习环境，该环境使用Gymnasium Robotics API，提供统一的接口和标准，简化任务定义和算法开发。通过提供多种奖励函数和观测空间，支持不同的强化学习算法。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 基于MuJoCo Menagerie的Franka Emika Panda机械臂模型；2) 使用Gymnasium Robotics API定义的三种操作任务：推、滑、抓取放置；3) 支持稀疏二元奖励和密集奖励的奖励函数；4) 包含期望目标和已实现目标的观测空间；5) 使用三种离策略算法（具体算法未知）进行验证和基准测试。

关键创新：论文的关键创新在于提供了一套易于使用、高度可配置的开源强化学习环境，该环境基于MuJoCo物理引擎和Gymnasium Robotics API，简化了机器人操作任务的定义和算法开发。同时，环境支持多种奖励函数和观测空间，可以灵活地应用于不同的强化学习算法。

关键设计：环境的关键设计包括：1) 使用Gymnasium Robotics API定义任务，提供统一的接口；2) 提供稀疏二元奖励和密集奖励，支持不同的学习策略；3) 观测空间包含期望目标和已实现目标，遵循多目标强化学习框架；4) 保留了用于修改环境的主要参数，方便用户自定义任务。

📊 实验亮点

论文使用三种不同的离策略算法验证了环境的保真度，并提供了基准测试结果。虽然具体的性能数据和对比基线没有在摘要中给出，但验证结果表明该环境能够有效地用于强化学习算法的开发和测试。开源环境的提供也为后续研究提供了便利。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人操作任务的强化学习算法研究，例如物体抓取、装配、导航等。该环境可以作为算法开发的基准测试平台，促进算法的比较和改进。此外，该环境还可以应用于机器人教育和培训，帮助学生和研究人员快速入门机器人强化学习。

📄 摘要（原文）

This paper presents three open-source reinforcement learning environments developed on the MuJoCo physics engine with the Franka Emika Panda arm in MuJoCo Menagerie. Three representative tasks, push, slide, and pick-and-place, are implemented through the Gymnasium Robotics API, which inherits from the core of Gymnasium. Both the sparse binary and dense rewards are supported, and the observation space contains the keys of desired and achieved goals to follow the Multi-Goal Reinforcement Learning framework. Three different off-policy algorithms are used to validate the simulation attributes to ensure the fidelity of all tasks, and benchmark results are also given. Each environment and task are defined in a clean way, and the main parameters for modifying the environment are preserved to reflect the main difference. The repository, including all environments, is available at https://github.com/zichunxx/panda_mujoco_gym.