Advancing Household Robotics: Deep Interactive Reinforcement Learning for Efficient Training and Enhanced Performance

📄 arXiv: 2405.18687v1 📥 PDF

作者: Arpita Soni, Sujatha Alla, Suresh Dodda, Hemanth Volikatla

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-05-29

期刊: Vol. 20 No. 3s (2024)

DOI: 10.52783/jes.1510

💡 一句话要点

提出基于持久规则的深度交互强化学习，加速家务机器人训练并提升性能。

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

关键词: 深度强化学习 交互式学习 家务机器人 规则系统 持久学习

📋 核心要点

  1. 现有深度强化学习方法在交互式训练中，指导信息利用率低，导致重复学习。
  2. 提出一种基于持久规则的深度交互强化学习方法，保存并重用指导信息，加速学习。
  3. 该方法旨在减少训练重复次数，提升家务机器人的学习效率和性能。

📝 摘要（中文）

随着家务机器人市场的增长，它们在减轻人们日常负担方面发挥着重要作用。与工业机器人不同，家务机器人因其在减轻人类劳动方面的作用而受到欢迎。然而，这些机器人需要精通识别环境、做出决策和理解人类行为等活动。强化学习(RL)已成为一项关键的机器人技术，使机器人能够与环境交互并学习如何优化其行为以最大化奖励。深度强化学习(DeepRL)通过将RL与神经网络相结合，旨在解决现实环境中更复杂、连续的动作状态空间。交互式反馈可以进一步增强DeepRL的有效性，训练者提供实时指导以加速机器人的学习过程。然而，当前的方法存在缺陷，即指导的瞬时应用导致在相同条件下重复学习。因此，我们提出了一种通过深度交互强化学习来保存和重用信息和建议的新方法，该方法利用持久的基于规则的系统。这种方法不仅加快了训练过程，而且减少了指导者必须执行的重复次数。这项研究有可能促进家务机器人的发展，并提高它们作为学习者的效率和效力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决家务机器人训练过程中，深度强化学习与人交互时，指导信息利用率低的问题。现有方法中，人类指导往往是瞬时的，机器人无法有效记忆和复用这些指导，导致在相似情境下需要重复学习，训练效率低下。

核心思路：论文的核心思路是引入一个持久的、基于规则的系统，用于存储和重用人类提供的指导信息。通过将人类的指导转化为规则，机器人可以在后续的学习过程中持续利用这些规则，避免重复探索，从而加速学习过程。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 深度强化学习智能体，负责与环境交互并学习策略；2) 人工指导模块，人类根据机器人的行为提供指导；3) 持久规则系统，将人类的指导转化为规则并存储，供智能体后续学习时参考。流程上，机器人与环境交互，人类观察并提供指导，指导被转化为规则并存储，智能体在学习过程中同时利用环境奖励和规则系统的指导。

关键创新：最重要的创新点在于引入了持久规则系统，将瞬时的人类指导转化为可复用的知识。与传统的交互式强化学习方法相比，该方法能够更有效地利用人类的指导，避免重复学习，显著提升训练效率。

关键设计：规则系统的具体实现方式未知，但可以推测其可能包含以下设计：1) 规则表示方法，需要能够有效地表达人类的指导；2) 规则更新机制，需要能够根据新的指导不断完善规则；3) 规则应用策略，需要决定何时以及如何利用规则来指导智能体的行为。损失函数的设计可能包含环境奖励和规则指导两部分，智能体需要同时优化这两个目标。

📊 实验亮点

论文提出了一种新的深度交互强化学习方法，通过持久规则系统保存和重用人类指导，旨在加速家务机器人的训练过程。虽然论文摘要中没有给出具体的实验数据，但强调了该方法能够减少训练重复次数，表明其在提升训练效率方面具有潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于家务机器人、服务机器人等领域，提升机器人在复杂环境中的学习效率和适应能力。通过更有效地利用人类的指导，可以降低机器人的训练成本，加速机器人的部署和应用，最终实现更智能、更高效的家庭服务。

📄 摘要（原文）

The market for domestic robots made to perform household chores is growing as these robots relieve people of everyday responsibilities. Domestic robots are generally welcomed for their role in easing human labor, in contrast to industrial robots, which are frequently criticized for displacing human workers. But before these robots can carry out domestic chores, they need to become proficient in several minor activities, such as recognizing their surroundings, making decisions, and picking up on human behaviors. Reinforcement learning, or RL, has emerged as a key robotics technology that enables robots to interact with their environment and learn how to optimize their actions to maximize rewards. However, the goal of Deep Reinforcement Learning is to address more complicated, continuous action-state spaces in real-world settings by combining RL with Neural Networks. The efficacy of DeepRL can be further augmented through interactive feedback, in which a trainer offers real-time guidance to expedite the robot's learning process. Nevertheless, the current methods have drawbacks, namely the transient application of guidance that results in repeated learning under identical conditions. Therefore, we present a novel method to preserve and reuse information and advice via Deep Interactive Reinforcement Learning, which utilizes a persistent rule-based system. This method not only expedites the training process but also lessens the number of repetitions that instructors will have to carry out. This study has the potential to advance the development of household robots and improve their effectiveness and efficiency as learners.