Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer
作者: Haibo Zhao, Dian Wang, Yizhe Zhu, Xupeng Zhu, Owen Howell, Linfeng Zhao, Yaoyao Qian, Robin Walters, Robert Platt
分类: cs.RO
发布日期: 2025-02-09 (更新: 2025-02-21)
💡 一句话要点
提出基于帧转移的分层等变策略，提升机器人操作任务的泛化性与效率
🎯 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: 分层强化学习 等变策略 帧转移 机器人操作 领域对称性
📋 核心要点
- 现有分层策略学习方法在高低层智能体接口设计和领域对称性利用方面存在不足，导致泛化能力受限，需要大量演示数据。
- HEP通过帧转移接口将高层智能体的输出作为低层智能体的坐标系，并结合领域对称性，增强策略的归纳偏置和等变性。
- 实验结果表明，HEP在复杂机器人操作任务中取得了显著的性能提升，并在模拟和真实环境中均优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新的分层策略框架，称为分层等变策略（HEP），旨在解决分层策略学习中高层和低层智能体接口未充分探索以及现有方法忽略领域对称性的问题。HEP采用帧转移接口，将高层智能体的输出作为低层智能体的坐标系，从而提供强大的归纳偏置并保持灵活性。此外，该方法将领域对称性集成到两个层级中，并在理论上证明了系统的整体等变性。HEP在复杂的机器人操作任务中实现了最先进的性能，并在模拟和真实环境中都表现出显著的改进。
🔬 方法详解
问题定义：现有分层强化学习方法在处理复杂机器人操作任务时，高层策略和低层策略之间的接口设计不够有效，难以实现高效的长期推理和精确的细粒度控制。此外，许多方法忽略了任务中的对称性，导致学习到的策略泛化能力差，需要大量的训练数据才能达到较好的性能。
核心思路：本文的核心思路是利用“帧转移”的概念，将高层策略的输出作为低层策略的参考坐标系。这样，低层策略就可以在高层策略指定的局部坐标系下执行动作，从而实现更精确的控制。同时，通过将领域对称性融入到高层和低层策略中，可以提高策略的泛化能力和鲁棒性。
技术框架：HEP框架包含两个主要层级：高层策略和低层策略。高层策略负责规划长期目标，并输出一个坐标系（即“帧”）。低层策略则以高层策略输出的坐标系为参考，执行具体的动作。整个框架通过强化学习进行训练，目标是最大化累积奖励。框架的关键在于帧转移接口的设计，它将高层策略的输出无缝地传递给低层策略。
关键创新：HEP的关键创新在于帧转移接口的设计以及领域对称性的集成。帧转移接口提供了一种强大的归纳偏置，使得低层策略能够更好地利用高层策略的信息。领域对称性的集成则提高了策略的泛化能力，使其能够适应不同的环境和任务。与现有方法相比，HEP能够更有效地利用分层结构和领域知识，从而实现更好的性能。
关键设计：高层策略和低层策略通常采用神经网络结构，例如多层感知机或循环神经网络。损失函数通常是标准的强化学习损失函数，例如策略梯度或Q学习损失函数。为了实现领域对称性，可以使用等变神经网络，例如等变卷积神经网络或等变图神经网络。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
HEP在多个复杂的机器人操作任务中取得了最先进的性能。在模拟环境中，HEP显著优于现有的分层强化学习方法。在真实环境中，HEP也表现出良好的泛化能力和鲁棒性，能够成功完成各种操作任务。具体性能数据（例如成功率、完成时间等）在论文中有详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种复杂的机器人操作任务，例如装配、抓取、导航等。通过利用分层结构和领域对称性，可以提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地完成各种任务。此外，该方法还可以应用于其他领域，例如自动驾驶、游戏AI等，以提高智能体的决策能力和泛化能力。
📄 摘要（原文）
Recent advances in hierarchical policy learning highlight the advantages of decomposing systems into high-level and low-level agents, enabling efficient long-horizon reasoning and precise fine-grained control. However, the interface between these hierarchy levels remains underexplored, and existing hierarchical methods often ignore domain symmetry, resulting in the need for extensive demonstrations to achieve robust performance. To address these issues, we propose Hierarchical Equivariant Policy (HEP), a novel hierarchical policy framework. We propose a frame transfer interface for hierarchical policy learning, which uses the high-level agent's output as a coordinate frame for the low-level agent, providing a strong inductive bias while retaining flexibility. Additionally, we integrate domain symmetries into both levels and theoretically demonstrate the system's overall equivariance. HEP achieves state-of-the-art performance in complex robotic manipulation tasks, demonstrating significant improvements in both simulation and real-world settings.