Domains as Objectives: Domain-Uncertainty-Aware Policy Optimization through Explicit Multi-Domain Convex Coverage Set Learning

📄 arXiv: 2410.04719v1 📥 PDF

作者: Wendyam Eric Lionel Ilboudo, Taisuke Kobayashi, Takamitsu Matsubara

分类: cs.RO

发布日期: 2024-10-07

备注: 27 pages, 9 figures, 12 tables, under review by IJRR

💡 一句话要点

提出基于凸覆盖集学习的多目标强化学习方法，优化领域不确定性下的策略。

🎯 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: 领域随机化 多目标强化学习 凸覆盖集 不确定性感知 机器人控制

📋 核心要点

  1. 领域随机化(DR)是解决sim-to-real差距的常用方法，但可能导致策略保守。本文旨在解决DR策略的保守性问题。
  2. 将领域不确定性下的策略优化问题转化为多目标强化学习(MORL)中的凸覆盖集(CCS)问题，从而利用MORL算法。
  3. 通过实验验证，基于MORL的算法能够有效解决CCS问题，并提升不确定性感知策略的性能。

📝 摘要（中文）

真实世界机器人问题面临不确定性，控制框架必须解决此问题。强化学习也不例外，模型不确定性或错误指定带来的认知不确定性是sim-to-real差距带来的挑战。领域随机化(DR)是解决此问题的一个简单方案，但可能导致保守的智能体。为了弥补这种保守性，使用通用策略（利用关于随机化领域的额外信息）以及基于循环神经网络的控制器已成为替代解决方案。不确定性感知通用策略提供了一种特别引人注目的解决方案，能够在部署期间考虑系统识别不确定性。本文揭示了有效优化不确定性感知策略的挑战可以从根本上重新定义为在多目标强化学习(MORL)中解决凸覆盖集(CCS)问题。通过引入一种新颖的马尔可夫决策过程(MDP)框架，其中每个领域的性能都被视为一个独立的目标，我们将不确定性感知策略的训练与MORL方法统一起来。这种联系使得可以将MORL算法应用于领域随机化(DR)，从而实现更有效的策略优化。为了说明这一点，我们专注于线性效用函数（它与DR公式中的期望一致），并提出了一系列从MORL文献中改编的算法来解决CCS，证明了它们能够提高不确定性感知策略的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决领域随机化(DR)中策略的保守性问题。现有的DR方法虽然简单有效，但由于需要覆盖所有可能的领域，导致学习到的策略过于保守，无法在特定领域达到最优性能。此外，优化不确定性感知策略的效率也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是将领域随机化问题重新建模为多目标强化学习(MORL)问题。每个领域都被视为一个独立的目标，策略需要在所有领域中达到良好的性能，即找到一个凸覆盖集(CCS)。通过这种方式，可以将MORL算法应用于DR，从而更有效地优化策略。

技术框架：论文提出了一个基于MORL的DR框架。该框架首先将DR问题建模为一个多目标MDP，其中每个领域的性能是一个独立的目标。然后，利用MORL算法来学习一个策略，该策略能够在所有领域中达到良好的性能。具体来说，论文关注线性效用函数，并从MORL文献中改编了一系列算法来解决CCS问题。这些算法旨在找到一个策略，该策略能够最大化所有领域性能的加权和。

关键创新：论文的关键创新在于将领域随机化问题与多目标强化学习联系起来，并将其建模为凸覆盖集问题。这种建模方式使得可以利用MORL算法来更有效地优化DR策略，从而克服了传统DR方法的保守性问题。

关键设计：论文关注线性效用函数，这与DR公式中的期望一致。论文从MORL文献中改编了一系列算法来解决CCS问题，包括标量化方法和帕累托前沿逼近方法。这些算法的关键设计在于如何有效地探索策略空间，并找到一个能够在所有领域中达到良好性能的策略。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了基于MORL的算法能够有效解决CCS问题，并提升不确定性感知策略的性能。具体来说，实验结果表明，所提出的算法能够学习到比传统DR方法更优的策略，并且在不同领域中都能够达到良好的性能。实验结果还表明，所提出的算法能够有效地处理领域不确定性，并提高策略的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人控制任务，尤其是在存在领域不确定性的情况下，例如在不同光照条件或摩擦系数下进行操作。通过学习不确定性感知的策略，机器人可以更好地适应环境变化，提高任务的鲁棒性和泛化能力。该方法还可以应用于自动驾驶、游戏AI等领域。

📄 摘要（原文）

The problem of uncertainty is a feature of real world robotics problems and any control framework must contend with it in order to succeed in real applications tasks. Reinforcement Learning is no different, and epistemic uncertainty arising from model uncertainty or misspecification is a challenge well captured by the sim-to-real gap. A simple solution to this issue is domain randomization (DR), which unfortunately can result in conservative agents. As a remedy to this conservativeness, the use of universal policies that take additional information about the randomized domain has risen as an alternative solution, along with recurrent neural network-based controllers. Uncertainty-aware universal policies present a particularly compelling solution able to account for system identification uncertainties during deployment. In this paper, we reveal that the challenge of efficiently optimizing uncertainty-aware policies can be fundamentally reframed as solving the convex coverage set (CCS) problem within a multi-objective reinforcement learning (MORL) context. By introducing a novel Markov decision process (MDP) framework where each domain's performance is treated as an independent objective, we unify the training of uncertainty-aware policies with MORL approaches. This connection enables the application of MORL algorithms for domain randomization (DR), allowing for more efficient policy optimization. To illustrate this, we focus on the linear utility function, which aligns with the expectation in DR formulations, and propose a series of algorithms adapted from the MORL literature to solve the CCS, demonstrating their ability to enhance the performance of uncertainty-aware policies.