Continuously Improving Mobile Manipulation with Autonomous Real-World RL
作者: Russell Mendonca, Emmanuel Panov, Bernadette Bucher, Jiuguang Wang, Deepak Pathak
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2024-09-30
备注: CoRL 2024. Website at https://continual-mobile-manip.github.io/
💡 一句话要点
提出基于自主真实世界强化学习的移动操作持续改进框架，提升机器人操作能力。
🎯 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: 移动操作 强化学习 自主探索 行为先验 机器人 真实世界 持续学习
📋 核心要点
- 现有移动操作强化学习方法依赖大量人工干预和环境配置，泛化能力和自主性受限。
- 该论文提出任务相关的自主探索、行为先验策略学习和通用奖励函数，提升学习效率和泛化性。
- 实验表明，该方法在真实世界移动操作任务中显著提升了Spot机器人的成功率，平均达到80%。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种完全自主的真实世界强化学习框架，用于移动操作，该框架无需大量人工干预或人工监督即可学习策略。这得益于以下几点：1) 任务相关的自主性，引导探索朝向对象交互，并防止在目标状态附近停滞；2) 通过利用行为先验中的基本任务知识进行高效的策略学习；3) 制定通用的奖励，将人类可解释的语义信息与低级、细粒度的观察相结合。我们证明了我们的方法允许Spot机器人在一组四个具有挑战性的移动操作任务上不断提高其性能，在各项任务中获得平均80%的成功率，比现有方法提高了3-4倍。相关视频可在https://continual-mobile-manip.github.io/ 找到。
🔬 方法详解
问题定义：现有移动操作强化学习方法在真实世界中部署面临诸多挑战。主要痛点在于：一是需要大量人工干预进行环境设置和奖励函数设计；二是探索效率低，难以学习到有效的策略；三是泛化能力差，难以适应不同的任务和环境。
核心思路：该论文的核心思路是利用任务相关的自主性引导探索，结合行为先验知识加速策略学习，并设计通用的奖励函数，从而实现机器人在真实世界中持续自主地改进移动操作能力。通过自主探索和知识迁移，减少对人工干预的依赖，提高学习效率和泛化能力。
技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 任务相关的自主探索模块，用于引导机器人探索与任务相关的状态空间，避免在无效区域浪费时间；2) 基于行为先验的策略学习模块，利用已有的任务知识（例如，抓取、放置等）作为先验信息，加速策略学习过程；3) 通用奖励函数设计模块，结合人类可解释的语义信息和低级、细粒度的观察，提供更丰富的奖励信号。整体流程是机器人首先进行自主探索，然后利用行为先验和通用奖励函数进行策略学习，最后在真实世界中进行部署和测试。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了任务相关的自主探索方法，该方法能够有效地引导机器人在复杂环境中进行探索，避免陷入局部最优解。与传统的随机探索方法相比，该方法能够更快地找到与任务相关的状态空间，从而提高学习效率。此外，结合行为先验知识和通用奖励函数的设计也为策略学习提供了更强的指导信号。
关键设计：任务相关的自主探索模块通过设计特定的目标函数来引导机器人探索。例如，在抓取任务中，目标函数可以设置为最大化机器人末端执行器与目标物体之间的接近程度。行为先验策略学习模块利用模仿学习或强化学习方法，将已有的任务知识转化为策略先验。通用奖励函数的设计结合了语义信息（例如，物体是否被抓取）和低级观察（例如，机器人末端执行器的位置和姿态）。具体的参数设置和网络结构未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在四个具有挑战性的移动操作任务中取得了显著的性能提升，平均成功率达到80%，比现有方法提高了3-4倍。这表明该方法具有很强的实用性和泛化能力，能够在真实世界中有效地解决移动操作问题。具体的对比基线未知。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于物流、仓储、家庭服务等领域。例如，可以用于开发自主移动操作机器人，完成物品搬运、整理、清洁等任务。通过持续自主学习，机器人能够适应不同的环境和任务需求，提高工作效率和服务质量，降低人工成本。
📄 摘要（原文）
We present a fully autonomous real-world RL framework for mobile manipulation that can learn policies without extensive instrumentation or human supervision. This is enabled by 1) task-relevant autonomy, which guides exploration towards object interactions and prevents stagnation near goal states, 2) efficient policy learning by leveraging basic task knowledge in behavior priors, and 3) formulating generic rewards that combine human-interpretable semantic information with low-level, fine-grained observations. We demonstrate that our approach allows Spot robots to continually improve their performance on a set of four challenging mobile manipulation tasks, obtaining an average success rate of 80% across tasks, a 3-4 improvement over existing approaches. Videos can be found at https://continual-mobile-manip.github.io/