CONTHER: Human-Like Contextual Robot Learning via Hindsight Experience Replay and Transformers without Expert Demonstrations

📄 arXiv: 2503.15895v1 📥 PDF

作者: Maria Makarova, Qian Liu, Dzmitry Tsetserukou

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-20

备注: Submitted to IROS 2025

💡 一句话要点

CONTHER：基于Transformer和后见之明经验回放的类人上下文机器人学习，无需专家演示

🎯 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: 强化学习 机器人学习 后见之明经验回放 Transformer 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在稀疏奖励环境中训练机器人时面临挑战，通常需要专家演示或复杂的奖励工程。
  2. CONTHER算法利用改进的后见之明经验回放（HER）缓冲区，自动生成成功轨迹，作为“内部演示器”加速学习。
  3. CONTHER采用Transformer架构整合上下文信息，使机器人能够像人类一样进行更深入的分析和决策，提升任务成功率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的强化学习算法CONTHER，旨在高效快速地训练机器人代理，使其能够完成目标导向的操纵任务和避障。该算法采用了一种改进的回放缓冲区，其灵感来源于后见之明经验回放（HER）方法，通过人工填充成功轨迹的经验来有效地解决稀疏奖励场景的问题，并消除了手动收集专家演示的需求。该算法提出了一种基于Transformer的架构，以整合先前状态的上下文信息，使代理能够进行更深入的分析，并以更类似于人类学习的方式做出决策。内置回放缓冲区作为“内部演示器”具有双重作用：加速学习并使算法适应不同的任务。实验数据证实了该算法的优越性，相比其他方法平均提升38.46%，相比最成功的基线提升28.21%，在点到达任务中表现出更高的成功率和更快的收敛速度。由于控制是通过机器人的关节执行的，该算法有助于潜在地适应真实机器人系统并构建避障任务。因此，该算法还在需要遵循复杂动态轨迹和避障的任务上进行了测试。该算法的设计确保了其适用于广泛的目标导向任务，使其成为现实世界机器人应用的易于集成的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在稀疏奖励环境下，如何高效训练机器人完成目标导向的操纵和避障任务的问题。现有方法通常依赖于专家演示或需要精心设计的奖励函数，这限制了其在实际场景中的应用。专家演示的获取成本高昂，而奖励函数的设计则需要大量的领域知识和调试工作。

核心思路：CONTHER的核心思路是利用后见之明经验回放（HER）的思想，自动生成“成功”的经验，并结合Transformer模型来学习上下文信息，从而在没有专家演示的情况下，实现高效的机器人学习。通过HER，即使机器人最初未能达到目标，也可以将轨迹视为“成功到达了另一个状态”的经验，从而增加学习信号。Transformer模型则帮助机器人理解任务的长期依赖关系，做出更明智的决策。

技术框架：CONTHER算法的整体框架包括以下几个主要模块：1）环境交互模块：机器人与环境进行交互，收集经验数据。2）经验回放缓冲区：存储收集到的经验数据，并使用改进的HER方法进行数据增强。3）Transformer策略网络：基于Transformer架构，学习从状态到动作的映射。4）训练模块：使用强化学习算法（如DDPG或SAC）更新策略网络。

关键创新：CONTHER的关键创新在于将改进的HER与Transformer模型相结合，实现了无需专家演示的上下文机器人学习。改进的HER缓冲区能够有效地解决稀疏奖励问题，而Transformer模型则能够捕捉任务的长期依赖关系。这种组合使得CONTHER算法能够在复杂的任务中实现更高的成功率和更快的收敛速度。

关键设计：CONTHER的关键设计包括：1）HER缓冲区的改进：具体改进方式未知，但目标是更有效地生成有用的经验。2）Transformer策略网络结构：具体网络结构未知，但需要能够处理序列化的状态信息，并输出相应的动作。3）损失函数：使用标准的强化学习损失函数，如DDPG或SAC的损失函数。4）训练参数：学习率、批量大小、折扣因子等参数的具体设置未知，但需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CONTHER算法在点到达任务中，相比其他方法平均提升38.46%，相比最成功的基线提升28.21%，表现出更高的成功率和更快的收敛速度。此外，该算法还在需要遵循复杂动态轨迹和避障的任务上进行了测试，验证了其在复杂环境中的适应性。

🎯 应用场景

CONTHER算法可应用于各种目标导向的机器人任务，例如：工业自动化中的装配、物流领域的物体抓取与放置、家庭服务机器人中的物品整理等。该算法无需专家演示，降低了部署成本，并能适应不同的任务环境，具有广泛的应用前景。未来，可以进一步研究如何将CONTHER算法与其他技术（如模仿学习、元学习）相结合，以实现更强大的机器人学习能力。

📄 摘要（原文）

This paper presents CONTHER, a novel reinforcement learning algorithm designed to efficiently and rapidly train robotic agents for goal-oriented manipulation tasks and obstacle avoidance. The algorithm uses a modified replay buffer inspired by the Hindsight Experience Replay (HER) approach to artificially populate experience with successful trajectories, effectively addressing the problem of sparse reward scenarios and eliminating the need to manually collect expert demonstrations. The developed algorithm proposes a Transformer-based architecture to incorporate the context of previous states, allowing the agent to perform a deeper analysis and make decisions in a manner more akin to human learning. The effectiveness of the built-in replay buffer, which acts as an "internal demonstrator", is twofold: it accelerates learning and allows the algorithm to adapt to different tasks. Empirical data confirm the superiority of the algorithm by an average of 38.46% over other considered methods, and the most successful baseline by 28.21%, showing higher success rates and faster convergence in the point-reaching task. Since the control is performed through the robot's joints, the algorithm facilitates potential adaptation to a real robot system and construction of an obstacle avoidance task. Therefore, the algorithm has also been tested on tasks requiring following a complex dynamic trajectory and obstacle avoidance. The design of the algorithm ensures its applicability to a wide range of goal-oriented tasks, making it an easily integrated solution for real-world robotics applications.