Solving Multi-Goal Robotic Tasks with Decision Transformer
作者: Paul Gajewski, Dominik Żurek, Marcin Pietroń, Kamil Faber
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-10-08
💡 一句话要点
提出基于决策Transformer的离线多目标机器人强化学习方法
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 机器人强化学习 离线学习 多目标学习 决策Transformer 机器人控制
📋 核心要点
- 现有强化学习方法依赖在线学习，成本高昂且耗时，难以应用于实际机器人控制。
- 提出一种基于决策Transformer的离线多目标强化学习方法，将目标信息融入Transformer架构。
- 实验表明，该方法在离线多目标机器人任务中优于现有在线强化学习方法。
📝 摘要（中文）
人工智能在机器人技术中扮演着关键角色，强化学习(RL)是机器人控制领域最有前景的方法之一。然而，一些关键挑战阻碍了其更广泛的应用。首先，许多RL方法依赖于在线学习，这需要真实的硬件或高级仿真环境，而这两者都可能成本高昂、耗时且不切实际。离线强化学习提供了一种解决方案，无需持续访问物理机器人或仿真即可训练模型。第二个挑战是学习多目标任务，机器人必须同时实现多个目标。这增加了训练过程的复杂性，因为模型必须在不同的目标之间泛化。同时，Transformer架构在包括强化学习在内的各个领域都获得了显著的普及。然而，目前还没有有效的方法能够结合离线训练、多目标学习和基于Transformer的架构。在本文中，我们通过引入一种新的决策Transformer架构的变体来解决这些挑战，用于机器人离线多目标强化学习。我们的方法将特定目标的信息集成到决策Transformer中，使其能够在离线环境中处理复杂的任务。为了验证我们的方法，我们使用仿真中的Panda机器人平台开发了一个新的离线强化学习数据集。我们广泛的实验表明，决策Transformer可以优于最先进的在线强化学习方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人领域中离线多目标强化学习的问题。现有在线强化学习方法需要大量的交互数据，在真实机器人环境中进行在线学习成本高昂且耗时。同时，如何让模型在离线数据集中学习并泛化到多个目标也是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用决策Transformer的序列建模能力，将机器人轨迹、动作和目标信息编码成序列，并使用Transformer进行学习。通过将目标信息显式地融入到Transformer的输入中，模型可以更好地理解和区分不同的目标，从而实现多目标学习。
技术框架：整体框架基于决策Transformer，主要包括以下几个模块：1) 状态嵌入模块：将机器人状态信息嵌入到高维向量空间；2) 动作嵌入模块：将机器人动作信息嵌入到高维向量空间；3) 目标嵌入模块：将目标信息嵌入到高维向量空间；4) Transformer编码器：对状态、动作和目标嵌入序列进行编码，提取序列中的时序关系和目标相关信息；5) Transformer解码器：根据编码后的序列，预测下一步的动作。
关键创新：论文的关键创新在于将目标信息显式地融入到决策Transformer的输入中。具体来说，论文将目标信息编码成一个向量，并将其与状态和动作嵌入向量拼接在一起，作为Transformer的输入。这种方法使得模型可以更好地理解和区分不同的目标，从而实现多目标学习。此外，该方法完全基于离线数据进行训练，无需在线交互。
关键设计：论文中，目标嵌入向量的设计至关重要。目标向量可以是目标的描述信息，例如目标位置坐标。损失函数采用标准的序列预测损失函数，即最小化预测动作与真实动作之间的差异。Transformer的网络结构采用标准的Transformer编码器-解码器结构，具体层数和隐藏层维度需要根据具体任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在离线多目标机器人任务中优于现有的在线强化学习方法。具体来说，该方法在多个仿真环境中取得了显著的性能提升，例如在Panda机器人平台上，该方法能够成功完成多个目标，并且性能优于传统的在线强化学习算法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人同时完成多个目标的复杂任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人等。通过离线学习，可以降低机器人部署成本，提高机器人的智能化水平。未来，该方法有望扩展到更复杂的机器人任务和环境，例如在未知环境中进行导航和操作。
📄 摘要（原文）
Artificial intelligence plays a crucial role in robotics, with reinforcement learning (RL) emerging as one of the most promising approaches for robot control. However, several key challenges hinder its broader application. First, many RL methods rely on online learning, which requires either real-world hardware or advanced simulation environments--both of which can be costly, time-consuming, and impractical. Offline reinforcement learning offers a solution, enabling models to be trained without ongoing access to physical robots or simulations. A second challenge is learning multi-goal tasks, where robots must achieve multiple objectives simultaneously. This adds complexity to the training process, as the model must generalize across different goals. At the same time, transformer architectures have gained significant popularity across various domains, including reinforcement learning. Yet, no existing methods effectively combine offline training, multi-goal learning, and transformer-based architectures. In this paper, we address these challenges by introducing a novel adaptation of the decision transformer architecture for offline multi-goal reinforcement learning in robotics. Our approach integrates goal-specific information into the decision transformer, allowing it to handle complex tasks in an offline setting. To validate our method, we developed a new offline reinforcement learning dataset using the Panda robotic platform in simulation. Our extensive experiments demonstrate that the decision transformer can outperform state-of-the-art online reinforcement learning methods.