Learning more with the same effort: how randomization improves the robustness of a robotic deep reinforcement learning agent

📄 arXiv: 2501.14443v1 📥 PDF

作者: Lucía Güitta-López, Jaime Boal, Álvaro J. López-López

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-01-24

备注: This article was accepted and published in Applied Intelligence (10.1007/s10489-022-04227-3)

期刊: Applied Intelligence. 53, 2023, 14903-14917

DOI: 10.1007/s10489-022-04227-3

💡 一句话要点

通过随机化提升机器人深度强化学习智能体在Sim-to-Real迁移中的鲁棒性

🎯 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 Sim-to-Real 机器人 随机化训练 鲁棒性 渐进神经网络 虚拟环境

📋 核心要点

  1. 工业界DRL应用受限于真实数据收集成本高昂，而Sim-to-Real迁移存在鲁棒性问题。
  2. 通过在模拟训练中随机化环境参数，增加训练数据的多样性，提升模型在真实环境中的泛化能力。
  3. 实验表明，随机化训练能显著提升模型鲁棒性，准确率平均提升25%，降低了对真实数据的依赖。

📝 摘要（中文）

深度强化学习(DRL)在工业应用中面临数据收集难题，通常需要耗费大量时间和经济成本。虚拟环境为机器人训练提供了合成经验，缓解了样本效率问题，但随之而来的是如何有效地将合成经验迁移到真实世界(sim-to-real)的问题。本文分析了一种先进的sim-to-real技术——渐进神经网络(PNNs)的鲁棒性，并研究了如何通过增加合成经验的多样性来弥补其不足。为了更好地理解导致鲁棒性下降的因素，该机器人在虚拟环境中进行测试，以确保对模拟和真实模型之间差异的完全控制。结果表明，PNN类智能体在真实训练阶段初期鲁棒性显著下降，而通过在基于模拟的训练中随机化某些变量可以显著缓解这个问题。平均而言，在训练过程中引入多样性后，模型的准确率提高了约25%。这种改进可以转化为相同最终鲁棒性性能所需的真实经验的减少。尽管如此，无论输入到智能体的虚拟经验的质量如何，向智能体添加真实经验仍然是有益的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人深度强化学习中，从模拟环境到真实环境(Sim-to-Real)迁移时，由于环境差异导致的模型鲁棒性下降问题。现有方法，如直接使用模拟数据训练的模型，在真实环境中表现往往不佳，需要大量的真实数据进行微调，成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是通过在模拟训练过程中引入随机性，增加训练数据的多样性，从而使模型能够更好地适应真实环境中的各种变化。这种方法旨在让模型在模拟环境中学习到更具泛化性的策略，减少对特定模拟环境的过度拟合。

技术框架：论文采用渐进神经网络(PNNs)作为基础框架，PNNs通过保留先前任务的知识，并将其用于新任务的学习，从而加速学习过程。在PNNs的基础上，论文的关键在于修改了模拟环境的训练方式，引入了随机化的环境参数。整体流程包括：1) 在随机化的模拟环境中训练PNNs；2) 在真实环境中进行微调。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将随机化训练与PNNs结合，通过在模拟环境中引入多样性，显著提升了模型在真实环境中的鲁棒性。与传统的Sim-to-Real方法相比，该方法减少了对真实数据的依赖，降低了训练成本。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 随机化的环境参数选择：论文需要选择哪些环境参数进行随机化，以及随机化的范围。这些参数的选择需要基于对真实环境和模拟环境差异的理解；2) PNNs的网络结构和训练参数：论文需要选择合适的PNNs网络结构，并调整训练参数，以确保模型能够有效地学习到泛化性的策略；3) 真实环境微调策略：论文需要设计合适的真实环境微调策略，以进一步提升模型在真实环境中的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过在模拟训练中引入随机化，PNNs模型的准确率平均提升了25%。这意味着在达到相同鲁棒性水平的前提下，该方法可以显著减少对真实数据的需求。该研究验证了随机化训练在提升Sim-to-Real迁移性能方面的有效性，为机器人深度强化学习的实际应用提供了有价值的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于工业机器人、自动驾驶、无人机等领域，降低机器人部署和训练成本，加速深度强化学习在实际场景中的应用。通过提升模型在Sim-to-Real迁移中的鲁棒性，减少对昂贵真实数据的依赖，使得更多企业能够负担得起基于DRL的自动化解决方案。

📄 摘要（原文）

The industrial application of Deep Reinforcement Learning (DRL) is frequently slowed down because of the inability to generate the experience required to train the models. Collecting data often involves considerable time and economic effort that is unaffordable in most cases. Fortunately, devices like robots can be trained with synthetic experience thanks to virtual environments. With this approach, the sample efficiency problems of artificial agents are mitigated, but another issue arises: the need for efficiently transferring the synthetic experience into the real world (sim-to-real). This paper analyzes the robustness of a state-of-the-art sim-to-real technique known as progressive neural networks (PNNs) and studies how adding diversity to the synthetic experience can complement it. To better understand the drivers that lead to a lack of robustness, the robotic agent is still tested in a virtual environment to ensure total control on the divergence between the simulated and real models. The results show that a PNN-like agent exhibits a substantial decrease in its robustness at the beginning of the real training phase. Randomizing certain variables during simulation-based training significantly mitigates this issue. On average, the increase in the model's accuracy is around 25% when diversity is introduced in the training process. This improvement can be translated into a decrease in the required real experience for the same final robustness performance. Notwithstanding, adding real experience to agents should still be beneficial regardless of the quality of the virtual experience fed into the agent.