Learning to Look: Seeking Information for Decision Making via Policy Factorization

📄 arXiv: 2410.18964v1 📥 PDF

作者: Shivin Dass, Jiaheng Hu, Ben Abbatematteo, Peter Stone, Roberto Martín-Martín

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-10-24

备注: Project Website: https://robin-lab.cs.utexas.edu/learning2look/

💡 一句话要点

提出DISaM，通过策略分解解决机器人操作任务中的信息搜寻问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 信息搜寻 强化学习 策略分解 上下文马尔可夫决策过程

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作任务常常忽略主动信息搜寻的重要性，导致在复杂或不确定环境中表现不佳。
  2. DISaM通过分解策略，将信息搜寻和操作执行解耦，分别训练，从而提升整体性能和泛化能力。
  3. 实验表明，DISaM在模拟和真实机器人操作任务中均显著优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

许多机器人操作任务需要主动或交互式的探索行为才能成功完成。这类任务在具身智能领域很常见，智能体必须主动搜索每个阶段所需的信息，例如，移动机器人的头部以寻找与操作相关的的信息；或者在多机器人领域，一个侦察机器人可以搜索另一个机器人做出明智决策所需的信息。我们将这些任务定义为一种新型问题，即分解的上下文马尔可夫决策过程（factorized Contextual Markov Decision Processes）。我们提出DISaM，一种双策略解决方案，由一个信息搜寻策略（探索环境以找到相关的上下文信息）和一个信息接收策略（利用上下文来实现操作目标）组成。这种分解允许我们分别训练这两个策略，使用信息接收策略来为信息搜寻策略提供奖励。在测试时，双智能体根据操作策略对下一个最佳动作的不确定性来平衡探索和利用。我们在五个需要信息搜寻行为的操作任务中展示了我们的双策略解决方案的能力，无论是在模拟环境还是在真实世界中，DISaM都显著优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文关注的是机器人操作任务中，智能体需要主动探索环境以获取必要信息的问题。现有方法通常将信息获取和操作执行耦合在一起，导致在需要复杂信息搜寻的场景下表现不佳。例如，机器人需要先找到目标物体，才能进行抓取，而现有方法可能无法有效地引导机器人进行信息搜寻。

核心思路：论文的核心思路是将策略分解为信息搜寻策略和信息接收策略。信息搜寻策略负责探索环境，寻找与操作相关的上下文信息；信息接收策略则利用这些信息来执行操作。通过这种分解，可以分别训练两个策略，从而更好地解决复杂的信息搜寻问题。

技术框架：DISaM包含两个主要模块：信息搜寻策略和信息接收策略。信息接收策略首先被训练，用于执行操作任务。然后，使用信息接收策略的奖励信号来训练信息搜寻策略，引导其探索环境以获取更多有用的信息。在测试阶段，DISaM会根据信息接收策略的不确定性来平衡探索和利用，从而做出更明智的决策。

关键创新：论文的关键创新在于提出了分解的上下文马尔可夫决策过程（factorized Contextual Markov Decision Processes）的概念，并设计了相应的双策略解决方案DISaM。这种分解允许分别训练信息搜寻和操作执行策略，从而更好地解决复杂的信息搜寻问题。与现有方法相比，DISaM能够更有效地引导机器人进行信息搜寻，并在不确定环境中做出更明智的决策。

关键设计：信息接收策略可以使用任何标准的强化学习算法进行训练。信息搜寻策略的奖励函数基于信息接收策略的性能，鼓励其探索能够提高操作性能的区域。论文中使用了特定的网络结构和参数设置，但具体细节未在摘要中详细说明。重要的是，在测试阶段，DISaM会根据信息接收策略的不确定性来调整探索的程度，以平衡探索和利用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DISaM在五个不同的操作任务中进行了评估，包括模拟环境和真实机器人实验。实验结果表明，DISaM显著优于现有的基线方法。具体的性能提升数据未在摘要中给出，但强调了DISaM在需要信息搜寻的任务中的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要主动信息搜寻的机器人操作任务，例如家庭服务机器人、仓库拣选机器人、搜索救援机器人等。通过提升机器人在不确定环境中获取和利用信息的能力，可以显著提高其工作效率和适应性，从而更好地服务于人类社会。

📄 摘要（原文）

Many robot manipulation tasks require active or interactive exploration behavior in order to be performed successfully. Such tasks are ubiquitous in embodied domains, where agents must actively search for the information necessary for each stage of a task, e.g., moving the head of the robot to find information relevant to manipulation, or in multi-robot domains, where one scout robot may search for the information that another robot needs to make informed decisions. We identify these tasks with a new type of problem, factorized Contextual Markov Decision Processes, and propose DISaM, a dual-policy solution composed of an information-seeking policy that explores the environment to find the relevant contextual information and an information-receiving policy that exploits the context to achieve the manipulation goal. This factorization allows us to train both policies separately, using the information-receiving one to provide reward to train the information-seeking policy. At test time, the dual agent balances exploration and exploitation based on the uncertainty the manipulation policy has on what the next best action is. We demonstrate the capabilities of our dual policy solution in five manipulation tasks that require information-seeking behaviors, both in simulation and in the real-world, where DISaM significantly outperforms existing methods. More information at https://robin-lab.cs.utexas.edu/learning2look/.