Reinforcement Learning Controllers for Soft Robots using Learned Environments
作者: Uljad Berdica, Matthew Jackson, Niccolò Enrico Veronese, Jakob Foerster, Perla Maiolino
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2024-10-24 (更新: 2024-10-25)
备注: soft manipulator, reinforcement learning, learned controllers
期刊: 2024 IEEE 7th International Conference on Soft Robotics (RoboSoft), San Diego, CA, USA, 2024, pp. 933-939
DOI: 10.1109/RoboSoft60065.2024.10522003
💡 一句话要点
提出基于学习环境的强化学习控制器，用于软体机器人控制。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 软体机器人控制 强化学习 环境模型学习 策略梯度 Actor-Critic 安全探索 循环神经网络
📋 核心要点
- 软体机器人控制因其非线性动力学而极具挑战，传统方法依赖简化假设，学习方法则计算量大且受限于现有数据。
- 该论文提出一种新方法，利用从数据中学习的并行化合成环境，结合先进的策略梯度方法进行软体机器人控制。
- 通过安全导向的驱动空间探索协议和actor-critic强化学习，无需机器人先验知识即可高效学习高性能控制策略。
📝 摘要（中文）
软体机器人操纵器因其柔顺和可变形的结构而具有操作优势。然而，其固有的非线性动力学带来了巨大的挑战。传统的解析方法通常依赖于简化的假设，而基于学习的技术可能在计算上要求很高，并将控制策略限制在现有数据上。本文提出了一种新的软体机器人控制方法，利用数据学习的并行化合成环境中的最先进的策略梯度方法。我们还提出了一种通过级联更新和加权随机性实现的安全导向的驱动空间探索协议。具体来说，我们的循环前向动力学模型是通过在驱动空间中生成一个物理上安全的“均值回复”随机游走来探索部分观察到的状态空间，从而生成训练数据集来学习的。我们通过最先进的actor-critic方法展示了一种闭环控制的强化学习方法，该方法可以有效地学习长期的、高性能的行为。这种方法消除了对机器人操作或能力的任何知识的需求，并为软体机器人控制中的全面基准测试工具奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：软体机器人由于其固有的非线性动力学，难以进行精确控制。传统解析方法依赖于简化假设，而基于学习的方法计算成本高昂，且控制策略受限于训练数据，泛化能力不足。因此，需要一种能够高效学习并控制软体机器人的方法，同时降低对机器人先验知识的依赖。
核心思路：该论文的核心思路是利用强化学习，在从数据中学习到的合成环境中训练软体机器人的控制器。通过学习一个能够模拟机器人动力学的环境模型，可以在该模型中进行大量的策略训练，从而避免了直接在真实机器人上进行训练的成本和风险。同时，采用安全导向的驱动空间探索策略，确保训练过程中的安全性。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 数据收集：通过在软体机器人的驱动空间中进行安全的随机探索，收集机器人状态和动作的数据。2) 环境模型学习：利用收集到的数据，训练一个循环前向动力学模型，用于模拟机器人的动力学行为。3) 强化学习训练：在学习到的环境模型中，使用actor-critic算法训练软体机器人的控制器。4) 策略部署：将训练好的控制器部署到真实的软体机器人上。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 利用学习到的环境模型进行强化学习，降低了对真实机器人数据的依赖，提高了训练效率。2) 提出了安全导向的驱动空间探索策略，确保了数据收集过程中的安全性。3) 采用循环前向动力学模型，能够更好地捕捉软体机器人的非线性动力学特性。
关键设计：在数据收集阶段，采用“均值回复”随机游走策略，确保驱动空间探索的安全性。在环境模型学习阶段，使用循环神经网络（RNN）来建模机器人的动力学。在强化学习训练阶段，使用actor-critic算法，并设计合适的奖励函数，引导机器人学习期望的行为。具体参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过实验验证了所提出的方法在软体机器人控制任务中的有效性。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但论文强调，该方法能够高效地学习高性能的控制策略，并且无需任何关于机器人操作或能力的先验知识，为软体机器人控制的全面基准测试工具奠定了基础。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种软体机器人的控制任务，例如软体机械臂的精确操作、软体机器人的自主导航、以及软体机器人在医疗领域的应用。通过学习环境模型和强化学习，可以实现对复杂软体机器人的高效控制，降低开发成本，并提高机器人的适应性和鲁棒性。未来，该方法有望推动软体机器人在工业、医疗、服务等领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Soft robotic manipulators offer operational advantage due to their compliant and deformable structures. However, their inherently nonlinear dynamics presents substantial challenges. Traditional analytical methods often depend on simplifying assumptions, while learning-based techniques can be computationally demanding and limit the control policies to existing data. This paper introduces a novel approach to soft robotic control, leveraging state-of-the-art policy gradient methods within parallelizable synthetic environments learned from data. We also propose a safety oriented actuation space exploration protocol via cascaded updates and weighted randomness. Specifically, our recurrent forward dynamics model is learned by generating a training dataset from a physically safe \textit{mean reverting} random walk in actuation space to explore the partially-observed state-space. We demonstrate a reinforcement learning approach towards closed-loop control through state-of-the-art actor-critic methods, which efficiently learn high-performance behaviour over long horizons. This approach removes the need for any knowledge regarding the robot's operation or capabilities and sets the stage for a comprehensive benchmarking tool in soft robotics control.