RobotKeyframing: Learning Locomotion with High-Level Objectives via Mixture of Dense and Sparse Rewards
作者: Fatemeh Zargarbashi, Jin Cheng, Dongho Kang, Robert Sumner, Stelian Coros
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-07-16 (更新: 2024-11-04)
备注: This paper has been accepted to 8th Conference on Robot Learning (CoRL 2024). Project website: https://sites.google.com/view/robot-keyframing
💡 一句话要点
提出RobotKeyframing，通过混合稠密与稀疏奖励学习腿式机器人高层目标运动控制
🎯 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: 腿式机器人 强化学习 关键帧 运动控制 Transformer 多评论家 高层目标
📋 核心要点
- 现有腿式机器人运动控制方法难以有效融合高层目标，尤其是在目标姿态和时间分布不规则的情况下。
- RobotKeyframing利用关键帧技术，结合多评论家强化学习和Transformer编码器，实现对高层运动目标的精确控制。
- 实验结果表明，该框架能有效满足目标关键帧序列，且多评论家方法降低了超参数调整难度，Transformer架构提升了目标预测能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于学习的控制框架RobotKeyframing，该框架利用关键帧技术将高层目标融入腿式机器人的自然运动中。这些高层目标被指定为可变数量的部分或完整姿势目标，这些目标在时间上任意分布。我们提出的框架采用多评论家强化学习算法，有效地处理稠密和稀疏奖励的混合。此外，它还采用基于Transformer的编码器来适应可变数量的输入目标，每个目标都与特定的到达时间相关联。通过仿真和硬件实验，我们证明了我们的框架可以有效地在所需时间满足目标关键帧序列。在实验中，与标准单评论家替代方案相比，多评论家方法显著减少了超参数调整的工作量。此外，所提出的基于Transformer的架构使机器人能够预测未来的目标，从而在定量上提高了它们达到目标的能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有腿式机器人运动控制方法在处理具有时间约束和姿态要求的复杂高层目标时存在挑战。传统的控制方法难以灵活适应目标数量和时间分布的变化，并且难以在稀疏奖励环境中进行有效学习。因此，需要一种能够有效融合高层目标，并适应不同目标数量和时间分布的运动控制框架。
核心思路：本文的核心思路是利用关键帧技术将高层目标融入腿式机器人的运动控制中。通过将目标姿态和到达时间作为关键帧，机器人可以学习如何规划和执行运动以满足这些关键帧的要求。此外，采用多评论家强化学习算法来处理稠密和稀疏奖励的混合，从而提高学习效率和稳定性。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 基于Transformer的编码器：用于处理可变数量的输入目标，每个目标都包含姿态和到达时间信息。Transformer编码器能够捕捉目标之间的关系，并生成一个全局的表示。2) 多评论家强化学习：使用多个评论家来评估不同的运动策略，从而有效地处理稠密和稀疏奖励的混合。每个评论家关注不同的奖励信号，并提供不同的反馈。3) 运动控制器：根据Transformer编码器的输出和多评论家的反馈，生成机器人的运动控制指令。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将Transformer编码器和多评论家强化学习相结合，从而实现了对高层运动目标的精确控制。Transformer编码器能够有效地处理可变数量的输入目标，并捕捉目标之间的关系。多评论家强化学习能够有效地处理稠密和稀疏奖励的混合，从而提高学习效率和稳定性。与现有方法相比，该方法能够更好地适应目标数量和时间分布的变化，并且能够在稀疏奖励环境中进行有效学习。
关键设计：Transformer编码器采用标准的Transformer架构，包括多头注意力机制和前馈神经网络。多评论家强化学习采用多个独立的评论家网络，每个网络都接收相同的状态和动作作为输入，但输出不同的奖励评估值。损失函数包括稠密奖励损失、稀疏奖励损失和正则化损失。具体的参数设置和网络结构在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架能够有效地在所需时间满足目标关键帧序列。与标准单评论家替代方案相比，多评论家方法显著减少了超参数调整的工作量。此外，所提出的基于Transformer的架构使机器人能够预测未来的目标，从而在定量上提高了它们达到目标的能力。具体而言，在仿真和硬件实验中，机器人能够成功地完成各种复杂的运动任务，例如：在不同地形中导航，以及执行具有时间约束的姿态控制。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种腿式机器人应用场景，例如：搜救机器人，可以在复杂地形中导航并到达指定地点；服务机器人，可以执行复杂的任务，例如搬运物品或操作设备；以及娱乐机器人，可以表演各种舞蹈或运动。
📄 摘要（原文）
This paper presents a novel learning-based control framework that uses keyframing to incorporate high-level objectives in natural locomotion for legged robots. These high-level objectives are specified as a variable number of partial or complete pose targets that are spaced arbitrarily in time. Our proposed framework utilizes a multi-critic reinforcement learning algorithm to effectively handle the mixture of dense and sparse rewards. Additionally, it employs a transformer-based encoder to accommodate a variable number of input targets, each associated with specific time-to-arrivals. Throughout simulation and hardware experiments, we demonstrate that our framework can effectively satisfy the target keyframe sequence at the required times. In the experiments, the multi-critic method significantly reduces the effort of hyperparameter tuning compared to the standard single-critic alternative. Moreover, the proposed transformer-based architecture enables robots to anticipate future goals, which results in quantitative improvements in their ability to reach their targets.