Gradient-based Regularization for Action Smoothness in Robotic Control with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2407.04315v1 📥 PDF

作者: I Lee, Hoang-Giang Cao, Cong-Tinh Dao, Yu-Cheng Chen, I-Chen Wu

分类: cs.RO

发布日期: 2024-07-05

备注: Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2024

💡 一句话要点

提出基于梯度的正则化方法Grad-CAPS，提升强化学习机器人控制的动作平滑性。

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

关键词: 强化学习 机器人控制 动作平滑 梯度正则化 深度学习 轨迹优化

📋 核心要点

  1. 现实世界机器人控制中，强化学习面临动作轨迹抖动问题，影响系统安全和寿命。
  2. Grad-CAPS通过减少动作梯度的差异，并结合位移归一化，提升动作平滑性和适应性。
  3. 实验表明，Grad-CAPS在多个机器人任务中，在保证平滑性的同时，提升了性能。

📝 摘要（中文）

深度强化学习(DRL)在复杂计算机游戏和现实世界应用中取得了显著成功，展现了智能体在动态环境中学习的潜力。然而，其在现实场景中的应用面临挑战，包括轨迹抖动问题，这不仅损害系统安全，还会增加功耗并缩短机器人和自主系统的使用寿命。为了解决动作抖动问题，先前有研究提出了一种名为动作策略平滑调节(CAPS)的方法，通过添加正则化项来减少动作变化。本文进一步提出了一种新方法，名为基于梯度的CAPS(Grad-CAPS)，它通过减少动作梯度的差异来改进CAPS，然后使用位移归一化使智能体能够适应不变的动作尺度。因此，我们的方法有效地减少了锯齿状动作序列，同时增强了策略表达能力以及我们的方法在不同场景和环境中的适应性。在实验中，我们将Grad-CAPS与不同的强化学习算法集成，并在DeepMind Control Suite和OpenAI Gym环境中的各种机器人相关任务中评估了其性能。结果表明，与CAPS和Vanilla智能体相比，Grad-CAPS在保持相当水平的平滑度的同时，有效地提高了性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习在机器人控制中产生的动作轨迹抖动问题。现有的强化学习方法，包括CAPS，在实际应用中仍然存在动作不平滑，导致机器人系统不稳定、能耗增加以及寿命缩短等问题。CAPS虽然通过正则化项减少动作变化，但在策略表达能力和环境适应性方面存在局限性。

核心思路：Grad-CAPS的核心思路是通过减少连续动作梯度之间的差异来提高动作的平滑性。与直接约束动作变化不同，约束动作梯度的变化可以更有效地减少动作序列中的突变，从而避免锯齿状轨迹。此外，引入位移归一化，使得智能体能够适应不同动作尺度下的环境，增强了算法的泛化能力。

技术框架：Grad-CAPS是在现有强化学习算法的基础上进行改进的。其整体框架与标准强化学习流程一致，主要区别在于损失函数中添加了基于梯度的正则化项。具体流程包括：1) 使用强化学习算法（如PPO、SAC等）训练智能体；2) 在计算损失函数时，加入Grad-CAPS正则化项，该正则化项惩罚连续动作梯度之间的差异；3) 使用位移归一化对动作进行处理，以适应不同的动作尺度。

关键创新：Grad-CAPS的关键创新在于使用动作梯度的差异作为正则化项，而不是直接约束动作的变化。这种方法能够更有效地减少动作序列中的突变，从而实现更平滑的控制。此外，位移归一化的引入使得算法能够适应不同的动作尺度，提高了算法的泛化能力。与CAPS相比，Grad-CAPS在策略表达能力和环境适应性方面具有优势。

关键设计：Grad-CAPS的关键设计包括：1) 梯度正则化项：该项计算连续动作梯度之间的L2范数，并将其添加到损失函数中。正则化系数控制了平滑性的强度。2) 位移归一化：对动作进行归一化处理，使其具有统一的尺度。具体实现方式未知，可能包括对动作进行缩放和平移操作。3) 损失函数：最终的损失函数是强化学习算法的原始损失函数与梯度正则化项的加权和。权重系数需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，Grad-CAPS在DeepMind Control Suite和OpenAI Gym等多个机器人控制任务中，与CAPS和Vanilla智能体相比，在保持相当水平的平滑度的同时，有效地提高了性能。具体性能提升幅度未知，但论文强调了Grad-CAPS在不同环境和任务中的适应性。

🎯 应用场景

Grad-CAPS具有广泛的应用前景，可应用于各种需要平滑控制的机器人系统，例如：工业机器人、服务机器人、无人机、自动驾驶车辆等。通过减少动作抖动，可以提高系统的安全性、降低能耗、延长使用寿命，并提升用户体验。该方法还有潜力应用于游戏AI、动画制作等领域，生成更自然流畅的动作。

📄 摘要（原文）

Deep Reinforcement Learning (DRL) has achieved remarkable success, ranging from complex computer games to real-world applications, showing the potential for intelligent agents capable of learning in dynamic environments. However, its application in real-world scenarios presents challenges, including the jerky problem, in which jerky trajectories not only compromise system safety but also increase power consumption and shorten the service life of robotic and autonomous systems. To address jerky actions, a method called conditioning for action policy smoothness (CAPS) was proposed by adding regularization terms to reduce the action changes. This paper further proposes a novel method, named Gradient-based CAPS (Grad-CAPS), that modifies CAPS by reducing the difference in the gradient of action and then uses displacement normalization to enable the agent to adapt to invariant action scales. Consequently, our method effectively reduces zigzagging action sequences while enhancing policy expressiveness and the adaptability of our method across diverse scenarios and environments. In the experiments, we integrated Grad-CAPS with different reinforcement learning algorithms and evaluated its performance on various robotic-related tasks in DeepMind Control Suite and OpenAI Gym environments. The results demonstrate that Grad-CAPS effectively improves performance while maintaining a comparable level of smoothness compared to CAPS and Vanilla agents.