Latent Action Priors for Locomotion with Deep Reinforcement Learning
作者: Oliver Hausdörfer, Alexander von Rohr, Éric Lefort, Angela Schoellig
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-10-04 (更新: 2025-03-01)
备注: Submitted to IROS 2025
💡 一句话要点
提出基于隐空间动作先验的深度强化学习方法，提升机器人运动控制的自然性和鲁棒性
🎯 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: 深度强化学习 机器人运动控制 隐空间动作 模仿学习 归纳偏置
📋 核心要点
- 现有深度强化学习方法在机器人运动控制中，尤其是在扭矩控制方面，难以融入有效的归纳偏置，导致学习到的行为脆弱且不自然。
- 该论文提出利用从少量专家演示数据中学习到的隐空间动作作为先验知识，引导强化学习策略，从而提高学习效率和行为的自然性。
- 实验结果表明，该方法不仅能使智能体超越演示数据的奖励水平，还能显著提升在迁移任务中的性能，并能更好地模仿专家行为。
📝 摘要（中文）
深度强化学习(DRL)使机器人能够通过与环境交互来学习复杂的行为。然而，由于学习算法的无约束性，由此产生的解决方案通常是脆弱且不自然的。对于学习直接的关节级扭矩控制尤其如此，因为归纳偏置很难整合到学习过程中。我们提出了一种用于学习运动的归纳偏置，它对于扭矩控制特别有用：从少量专家演示数据集中学习的隐空间动作。这种先验允许策略直接利用专家动作中包含的知识，并促进更有效的探索。我们观察到，智能体不限于演示的奖励水平，并且迁移任务中的性能显着提高。隐空间动作先验与模仿的风格奖励相结合，可以更紧密地复制专家的行为。视频和代码可在https://sites.google.com/view/latent-action-priors获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于深度强化学习的机器人运动控制方法，尤其是在直接进行关节力矩控制时，面临着难以有效利用先验知识和归纳偏置的问题。这导致学习过程效率低下，且最终学习到的运动策略往往显得不自然、鲁棒性差。现有方法难以保证学习到的策略能够泛化到新的环境或任务中。
核心思路：该论文的核心思路是利用少量专家演示数据学习一个隐空间动作表示，并将该隐空间作为强化学习策略的动作先验。通过这种方式，强化学习智能体可以直接利用专家动作中蕴含的知识，从而加速学习过程，并生成更自然、更鲁棒的运动策略。这种方法的核心在于将模仿学习与强化学习相结合，利用模仿学习提供良好的初始化和探索方向。
技术框架：整体框架包含两个主要阶段：首先，利用专家演示数据训练一个自编码器，将原始动作空间映射到低维隐空间。然后，在强化学习训练阶段，智能体的策略网络输出的是隐空间中的动作，而不是直接输出关节力矩。解码器将隐空间动作解码为实际的关节力矩，并作用于机器人。强化学习的目标是最大化奖励函数，同时鼓励智能体生成的隐空间动作与专家演示数据中的隐空间动作相似。
关键创新：该论文的关键创新在于将隐空间动作表示作为强化学习的动作先验。与直接在原始动作空间进行强化学习相比，这种方法能够更有效地利用专家知识，并约束智能体的探索空间，从而提高学习效率和策略的鲁棒性。此外，通过结合风格奖励，可以进一步提高学习到的策略与专家行为的相似度。
关键设计：论文中使用了自编码器来学习隐空间动作表示。自编码器的损失函数包括重构损失和正则化项，以保证隐空间的平滑性和可解释性。在强化学习训练阶段，除了环境奖励外，还引入了风格奖励，用于衡量智能体生成的隐空间动作与专家演示数据中的隐空间动作的相似度。策略网络和价值网络可以使用常见的深度神经网络结构，如多层感知机或循环神经网络。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多个机器人运动控制任务中取得了显著的性能提升。与传统的强化学习方法相比，该方法能够更快地学习到有效的运动策略，并且学习到的策略更加自然、鲁棒。在迁移任务中，该方法的性能也优于其他基线方法，表明其具有良好的泛化能力。此外，通过结合风格奖励，可以使学习到的策略更接近专家行为。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人运动控制场景，例如人形机器人行走、四足机器人奔跑、机械臂操作等。通过利用少量专家演示数据，可以快速训练出自然、鲁棒的运动控制策略，降低了机器人开发的门槛。此外，该方法还可以应用于虚拟角色的动作生成，提高虚拟角色的真实感和交互性。
📄 摘要（原文）
Deep Reinforcement Learning (DRL) enables robots to learn complex behaviors through interaction with the environment. However, due to the unrestricted nature of the learning algorithms, the resulting solutions are often brittle and appear unnatural. This is especially true for learning direct joint-level torque control, as inductive biases are difficult to integrate into the learning process. We propose an inductive bias for learning locomotion that is especially useful for torque control: latent actions learned from a small dataset of expert demonstrations. This prior allows the policy to directly leverage knowledge contained in the expert's actions and facilitates more efficient exploration. We observe that the agent is not restricted to the reward levels of the demonstration, and performance in transfer tasks is improved significantly. Latent action priors combined with style rewards for imitation lead to a closer replication of the expert's behavior. Videos and code are available at https://sites.google.com/view/latent-action-priors.