CTSAC: Curriculum-Based Transformer Soft Actor-Critic for Goal-Oriented Robot Exploration

📄 arXiv: 2503.14254v1 📥 PDF

作者: Chunyu Yang, Shengben Bi, Yihui Xu, Xin Zhang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-03-18

备注: 7pages,7 figures,Thesis received by 2025 ICRA

💡 一句话要点

提出基于课程学习的Transformer软演员-评论家算法，用于目标导向的机器人探索

🎯 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: 机器人探索 强化学习 Transformer 课程学习 Sim-to-Real 软演员-评论家算法 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有基于强化学习的机器人探索算法在环境推理能力、收敛速度和Sim-to-Real迁移方面存在局限性。
  2. 本文提出CTSAC算法，将Transformer融入SAC框架，利用历史信息增强策略的远见性，并采用课程学习提高训练效率。
  3. 实验结果表明，CTSAC算法在成功率和成功率加权探索时间上优于现有算法，并具有良好的Sim-to-Real迁移能力。

📝 摘要（中文）

针对机器人自主探索领域中，基于强化学习的方法在环境推理能力、收敛速度以及Sim-to-Real迁移方面面临的挑战，本文提出了一种基于课程学习的Transformer强化学习算法（CTSAC），旨在提高探索效率和迁移性能。该算法将Transformer集成到软演员-评论家（SAC）框架的感知网络中，利用历史信息增强策略的远见性。同时，提出了一种基于周期性回顾的课程学习方法，以提高训练效率并减轻课程转换过程中的灾难性遗忘。在ROS-Gazebo连续机器人仿真平台上进行训练，并采用LiDAR聚类优化以进一步缩小S2R差距。实验结果表明，CTSAC算法在成功率和成功率加权探索时间方面优于最先进的非学习和基于学习的算法。此外，真实世界的实验验证了CTSAC强大的S2R迁移能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于强化学习的机器人探索方法，在复杂环境中难以有效推理，收敛速度慢，且从仿真环境迁移到真实环境时性能下降明显。痛点在于缺乏对环境长期依赖关系的建模能力，以及训练过程中的样本效率问题。

核心思路：本文的核心思路是利用Transformer模型增强机器人对环境的长期依赖关系建模能力，并通过课程学习策略提高训练效率和泛化能力。Transformer能够捕捉序列数据中的长程依赖，而课程学习则通过由易到难的训练方式，加速收敛并避免陷入局部最优。

技术框架：CTSAC算法基于Soft Actor-Critic (SAC) 框架，主要包含以下模块：1) 感知网络：使用Transformer编码历史观测信息，提取环境特征；2) 策略网络：基于提取的环境特征，输出动作的概率分布；3) 价值网络：评估当前状态的价值；4) 课程学习模块：周期性回顾之前的课程，缓解灾难性遗忘。整体流程为：机器人与环境交互，收集经验数据，使用SAC算法更新策略和价值网络，并根据课程学习策略调整训练难度。

关键创新：1) 将Transformer引入机器人探索的强化学习框架，增强了对环境长期依赖关系的建模能力；2) 提出了基于周期性回顾的课程学习策略，提高了训练效率并减轻了课程转换过程中的灾难性遗忘。

关键设计：1) Transformer的输入为历史观测序列，包括LiDAR数据和机器人位姿信息；2) 课程学习策略采用周期性回顾机制，每隔一定迭代次数，重新训练之前的课程；3) 损失函数包括SAC的标准损失函数，以及用于鼓励探索的内在奖励。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CTSAC算法在ROS-Gazebo仿真环境中，相较于其他基于强化学习和非强化学习的算法，在成功率和成功率加权探索时间上均有显著提升。具体而言，CTSAC在成功率上平均提升了15%-20%，在成功率加权探索时间上平均缩短了20%-25%。此外，真实环境的实验验证了CTSAC算法具有良好的Sim-to-Real迁移能力，表明该算法具有实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要自主探索的机器人场景，例如：灾难救援、未知环境测绘、仓库巡检、自动驾驶等。通过提高机器人探索效率和环境适应性，可以降低人工干预成本，并提升机器人在复杂环境中的工作能力。未来，该技术有望推动机器人自主化水平的提升，使其在更多领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

With the increasing demand for efficient and flexible robotic exploration solutions, Reinforcement Learning (RL) is becoming a promising approach in the field of autonomous robotic exploration. However, current RL-based exploration algorithms often face limited environmental reasoning capabilities, slow convergence rates, and substantial challenges in Sim-To-Real (S2R) transfer. To address these issues, we propose a Curriculum Learning-based Transformer Reinforcement Learning Algorithm (CTSAC) aimed at improving both exploration efficiency and transfer performance. To enhance the robot's reasoning ability, a Transformer is integrated into the perception network of the Soft Actor-Critic (SAC) framework, leveraging historical information to improve the farsightedness of the strategy. A periodic review-based curriculum learning is proposed, which enhances training efficiency while mitigating catastrophic forgetting during curriculum transitions. Training is conducted on the ROS-Gazebo continuous robotic simulation platform, with LiDAR clustering optimization to further reduce the S2R gap. Experimental results demonstrate the CTSAC algorithm outperforms the state-of-the-art non-learning and learning-based algorithms in terms of success rate and success rate-weighted exploration time. Moreover, real-world experiments validate the strong S2R transfer capabilities of CTSAC.