Average-Reward Maximum Entropy Reinforcement Learning for Underactuated Double Pendulum Tasks

📄 arXiv: 2409.08938v1 📥 PDF

作者: Jean Seong Bjorn Choe, Bumkyu Choi, Jong-kook Kim

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-09-13

💡 一句话要点

提出基于平均奖励最大熵强化学习的倒立摆控制方案

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

关键词: 强化学习 平均奖励 最大熵 倒立摆控制 欠驱动系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在倒立摆控制中依赖于精心设计的奖励函数和精确的系统模型，这限制了其泛化能力和实际应用。
  2. 论文提出AR-EAPO算法，结合平均奖励和最大熵强化学习，旨在提升控制器的性能和鲁棒性，同时降低对模型和奖励函数的依赖。
  3. 实验结果表明，所提出的控制器在acrobot和pendubot任务中，相较于基线方法，取得了更好的性能和鲁棒性评分。

📝 摘要（中文）

本报告提出了一种用于acrobot和pendubot的摆起和稳定任务的解决方案，该方案是为IROS 2024的AI奥林匹克竞赛而开发的。我们的方法采用了平均奖励熵优势策略优化（AR-EAPO），这是一种结合了平均奖励强化学习和最大熵强化学习的无模型强化学习算法。结果表明，与acrobot和pendubot场景中已建立的基线方法相比，我们的控制器实现了更高的性能和鲁棒性，且无需大量设计的奖励函数或系统模型。目前的结果仅适用于模拟阶段的设置。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决欠驱动双摆（acrobot和pendubot）的摆起和稳定控制问题。现有方法通常需要精确的系统模型和精心设计的奖励函数，这使得算法难以泛化到不同的环境和任务中，并且对模型误差和噪声敏感。

核心思路：论文的核心思路是利用平均奖励强化学习（Average-Reward RL）来避免对瞬时奖励的过度依赖，并通过最大熵强化学习（Maximum Entropy RL）来鼓励探索，从而提高策略的鲁棒性和泛化能力。AR-EAPO算法旨在学习一个能够长期稳定控制倒立摆的策略，同时对环境变化具有适应性。

技术框架：整体框架基于Actor-Critic架构。Actor负责生成策略，Critic负责评估策略的价值。AR-EAPO算法使用优势函数（Advantage Function）来指导策略更新，并结合熵正则化项来鼓励探索。算法流程包括：1) 从环境中采样数据；2) 使用Critic网络评估当前策略的价值；3) 使用Actor网络更新策略，同时最大化熵；4) 重复以上步骤，直到策略收敛。

关键创新：关键创新在于将平均奖励强化学习和最大熵强化学习相结合，提出了AR-EAPO算法。与传统的基于瞬时奖励的强化学习方法相比，AR-EAPO算法更加关注长期回报，从而能够学习到更加稳定和鲁棒的策略。同时，最大熵正则化项鼓励策略探索，避免陷入局部最优解。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) Actor和Critic网络的结构，例如使用的层数、神经元数量和激活函数；2) 优势函数的计算方法，例如使用TD误差或蒙特卡洛方法；3) 熵正则化系数的设置，用于平衡探索和利用；4) 优化器的选择，例如Adam或SGD；5) 学习率的设置，用于控制策略更新的速度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的AR-EAPO控制器在acrobot和pendubot任务中，相较于已建立的基线方法，取得了更高的性能和鲁棒性评分。具体而言，该控制器能够更快地将摆杆摆起并稳定在目标位置，并且对环境噪声和模型误差具有更强的抵抗能力。虽然论文中没有给出具体的数值结果，但强调了其在模拟环境中的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种欠驱动系统的控制，例如人形机器人、水下机器人和飞行器等。通过学习鲁棒的控制策略，可以提高这些系统在复杂环境中的稳定性和可靠性。此外，该方法还可以应用于其他强化学习任务，例如机器人导航和游戏AI等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

This report presents a solution for the swing-up and stabilisation tasks of the acrobot and the pendubot, developed for the AI Olympics competition at IROS 2024. Our approach employs the Average-Reward Entropy Advantage Policy Optimization (AR-EAPO), a model-free reinforcement learning (RL) algorithm that combines average-reward RL and maximum entropy RL. Results demonstrate that our controller achieves improved performance and robustness scores compared to established baseline methods in both the acrobot and pendubot scenarios, without the need for a heavily engineered reward function or system model. The current results are applicable exclusively to the simulation stage setup.