Towards Uncertainty Unification: A Case Study for Preference Learning

📄 arXiv: 2503.19317v2 📥 PDF

作者: Shaoting Peng, Haonan Chen, Katherine Driggs-Campbell

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-25 (更新: 2025-05-05)

备注: Project page: https://sites.google.com/view/uupl-rss25/home

期刊: Robotics: Science and Systems, 2025

DOI: 10.15607/RSS.2025.XXI.091

💡 一句话要点

提出不确定性统一偏好学习框架，提升人机交互中机器人对人类偏好的预测精度。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 人机交互 偏好学习 不确定性建模 高斯过程 高斯混合模型

📋 核心要点

  1. 人机交互中，机器人理解人类偏好至关重要，但人类行为和机器人系统的不确定性给偏好学习带来挑战。
  2. 论文提出不确定性统一偏好学习（UUPL）框架，通过统一人类和机器人不确定性来提升偏好学习效果。
  3. 实验表明，UUPL在预测精度和用户评分上达到SOTA，消融实验验证了框架中关键模块的有效性。

📝 摘要（中文）

学习人类偏好对于人机交互至关重要，它使机器人能够调整其行为以符合人类的期望和目标。然而，人类行为和机器人系统固有的不确定性使得偏好学习成为一项具有挑战性的任务。虽然概率机器人算法提供了不确定性量化，但人类偏好不确定性的整合仍未得到充分探索。为了弥合这一差距，我们引入了不确定性统一，并提出了一个新颖的框架，即不确定性统一偏好学习（UUPL），通过统一人类和机器人的不确定性来增强基于高斯过程（GP）的偏好学习。具体来说，UUPL包括一个人类偏好不确定性模型，该模型改进了GP后验均值估计，以及一个不确定性加权高斯混合模型（GMM），该模型提高了GP预测方差的准确性。此外，我们设计了一个用户特定的校准过程，以对齐不同用户之间的不确定性表示，从而确保模型性能的一致性和可靠性。全面的实验和用户研究表明，UUPL在预测准确性和用户评分方面均实现了最先进的性能。消融研究进一步验证了UUPL的人类不确定性模型和不确定性加权GMM的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于高斯过程的偏好学习方法在处理人机交互中的不确定性时存在不足。具体来说，它们通常忽略了人类偏好本身的不确定性，以及不同用户之间不确定性表示的差异，导致模型预测精度下降，难以适应不同用户的个性化需求。现有方法未能充分利用不确定性信息来提升模型性能。

核心思路：UUPL的核心思路是将人类偏好和机器人系统的不确定性进行统一建模，并利用这些不确定性信息来改进高斯过程的预测。通过引入人类偏好不确定性模型来提升GP后验均值的估计，并使用不确定性加权GMM来提高GP预测方差的准确性。此外，通过用户特定的校准过程，对齐不同用户之间的不确定性表示，从而提高模型在不同用户之间的泛化能力。

技术框架：UUPL框架主要包含三个模块：1) 人类偏好不确定性模型：用于建模人类偏好中的不确定性，并将其融入到高斯过程的后验均值估计中。2) 不确定性加权GMM：用于提高高斯过程预测方差的准确性，通过对GMM的每个component进行不确定性加权，从而更好地反映预测结果的不确定性。3) 用户特定校准过程：用于对齐不同用户之间的不确定性表示，确保模型在不同用户之间的一致性和可靠性。整体流程是先通过校准过程对齐用户不确定性，然后利用人类偏好不确定性模型和不确定性加权GMM来训练和预测用户偏好。

关键创新：UUPL的关键创新在于不确定性统一。它首次将人类偏好不确定性和机器人系统不确定性进行统一建模，并利用这些不确定性信息来提升偏好学习的性能。与现有方法相比，UUPL能够更准确地捕捉人类偏好的不确定性，并将其融入到模型训练和预测中，从而提高模型的预测精度和泛化能力。此外，用户特定的校准过程也是一个重要的创新，它能够有效解决不同用户之间不确定性表示差异的问题。

关键设计：人类偏好不确定性模型的设计：具体形式未知，但其目标是改进GP后验均值估计。不确定性加权GMM的设计：GMM的权重由不确定性信息决定，具体加权方式未知。用户特定校准过程的设计：具体校准方法未知，但其目标是对齐不同用户之间的不确定性表示。损失函数：未知。网络结构：未使用神经网络，而是基于高斯过程和高斯混合模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，UUPL在预测准确性和用户评分方面均达到了最先进的性能。具体性能数据未知，但摘要强调了相对于现有方法的显著提升。消融研究验证了人类不确定性模型和不确定性加权GMM的有效性，证明了各个模块对整体性能提升的贡献。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于人机协作机器人、智能家居、自动驾驶等领域。通过更准确地学习和预测人类偏好，机器人可以更好地适应人类的需求和期望，从而提高人机交互的效率和用户满意度。例如，在人机协作机器人中，机器人可以根据人类的偏好调整其动作和行为，从而更安全、更高效地完成任务。在智能家居中，智能系统可以根据用户的偏好自动调节温度、光照等环境参数，从而提供更舒适的生活体验。

📄 摘要（原文）

Learning human preferences is essential for human-robot interaction, as it enables robots to adapt their behaviors to align with human expectations and goals. However, the inherent uncertainties in both human behavior and robotic systems make preference learning a challenging task. While probabilistic robotics algorithms offer uncertainty quantification, the integration of human preference uncertainty remains underexplored. To bridge this gap, we introduce uncertainty unification and propose a novel framework, uncertainty-unified preference learning (UUPL), which enhances Gaussian Process (GP)-based preference learning by unifying human and robot uncertainties. Specifically, UUPL includes a human preference uncertainty model that improves GP posterior mean estimation, and an uncertainty-weighted Gaussian Mixture Model (GMM) that enhances GP predictive variance accuracy. Additionally, we design a user-specific calibration process to align uncertainty representations across users, ensuring consistency and reliability in the model performance. Comprehensive experiments and user studies demonstrate that UUPL achieves state-of-the-art performance in both prediction accuracy and user rating. An ablation study further validates the effectiveness of human uncertainty model and uncertainty-weighted GMM of UUPL.