OffRIPP: Offline RL-based Informative Path Planning

📄 arXiv: 2409.16830v1 📥 PDF

作者: Srikar Babu Gadipudi, Srujan Deolasee, Siva Kailas, Wenhao Luo, Katia Sycara, Woojun Kim

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-09-25

备注: 7 pages, 6 figures, submitted to ICRA 2025

💡 一句话要点

提出基于离线强化学习的信息路径规划框架OffRIPP，解决机器人环境探索问题。

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

关键词: 信息路径规划 离线强化学习 机器人 环境探索 批量约束强化学习

📋 核心要点

  1. 传统强化学习在信息路径规划中需要大量环境交互，存在风险且成本高昂，限制了实际应用。
  2. OffRIPP利用离线强化学习，从预收集的数据集中学习，无需在线交互，保证了安全性和成本效益。
  3. 实验结果表明，OffRIPP优于现有基线方法，在信息路径规划任务中表现出更高的效率和性能。

📝 摘要（中文）

信息路径规划（IPP）是机器人领域的一项关键任务，其中智能体必须设计路径以收集关于目标环境的有价值信息，同时遵守资源约束。强化学习（RL）已被证明对IPP有效，但是，它需要环境交互，这在实践中是危险且昂贵的。为了解决这个问题，我们提出了一种基于离线强化学习的IPP框架，该框架优化信息增益，而无需在训练期间进行实时交互，通过避免交互来提供安全性和成本效益，以及在执行期间提供卓越的性能和快速计算——这是RL的关键优势。我们的框架利用批量约束强化学习来减轻外推误差，使智能体能够从由任意算法预先收集的数据集中学习。我们通过广泛的模拟和真实实验验证了该框架。数值结果表明，我们的框架优于基线，证明了所提出方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决信息路径规划（IPP）问题，即在资源约束下，如何规划一条路径，使得机器人能够最大化地获取目标环境的信息。现有基于在线强化学习的IPP方法需要在真实环境中进行大量的探索和交互，这不仅耗时耗力，还可能面临安全风险，尤其是在未知或危险环境中。

核心思路：论文的核心思路是利用离线强化学习（Offline RL），从预先收集好的数据集（由任意算法生成）中学习最优的路径规划策略，避免了在线探索的需要。通过这种方式，可以在保证安全性的前提下，有效地学习到高效的信息收集策略。

技术框架：OffRIPP框架主要包含以下几个步骤：1) 数据收集：使用任意算法（如随机策略、贪婪算法等）生成环境交互数据，形成离线数据集。2) 离线训练：利用离线数据集，采用批量约束强化学习算法（Batch-Constrained Reinforcement Learning）训练智能体，学习最优策略。3) 路径规划：在实际环境中，利用训练好的策略进行路径规划，引导机器人进行信息收集。

关键创新：该论文的关键创新在于将离线强化学习应用于信息路径规划问题，并采用批量约束强化学习算法来缓解外推误差。传统的强化学习方法需要在线探索，而离线强化学习则可以直接从离线数据中学习，避免了在线交互的风险和成本。批量约束强化学习算法能够有效地约束策略的学习范围，防止策略超出数据集的分布范围，从而提高学习的稳定性和泛化能力。

关键设计：论文中使用了批量约束强化学习算法，具体实现细节未知。关键的设计可能包括：1) 如何选择合适的批量约束方法，例如Conservative Q-Learning (CQL) 或 Batch-Constrained deep Q-learning (BCQ)。2) 如何设计奖励函数，以鼓励智能体探索未知区域并最大化信息增益。3) 如何选择合适的神经网络结构来表示策略和价值函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过仿真和真实实验验证了OffRIPP框架的有效性。实验结果表明，OffRIPP在信息收集效率和路径规划质量方面均优于传统的基于在线强化学习的方法和其他基线算法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，但强调了其优于基线。

🎯 应用场景

OffRIPP框架具有广泛的应用前景，例如：环境监测、灾害救援、农业巡检、自动驾驶等。在这些场景中，机器人需要在未知或危险环境中自主地规划路径，收集关键信息。通过利用预先收集的数据，OffRIPP可以安全、高效地学习到最优的路径规划策略，提高机器人的自主性和适应性，降低人工干预的需求。

📄 摘要（原文）

Informative path planning (IPP) is a crucial task in robotics, where agents must design paths to gather valuable information about a target environment while adhering to resource constraints. Reinforcement learning (RL) has been shown to be effective for IPP, however, it requires environment interactions, which are risky and expensive in practice. To address this problem, we propose an offline RL-based IPP framework that optimizes information gain without requiring real-time interaction during training, offering safety and cost-efficiency by avoiding interaction, as well as superior performance and fast computation during execution -- key advantages of RL. Our framework leverages batch-constrained reinforcement learning to mitigate extrapolation errors, enabling the agent to learn from pre-collected datasets generated by arbitrary algorithms. We validate the framework through extensive simulations and real-world experiments. The numerical results show that our framework outperforms the baselines, demonstrating the effectiveness of the proposed approach.