Preference-Driven Active 3D Scene Representation for Robotic Inspection in Nuclear Decommissioning

📄 arXiv: 2504.02161v1 📥 PDF

作者: Zhen Meng, Kan Chen, Xiangmin Xu, Erwin Jose Lopez Pulgarin, Emma Li, Philip G. Zhao, David Flynn

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-04-02

备注: This work has been submitted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025

💡 一句话要点

提出基于人类反馈强化学习的主动3D场景表示方法，用于核退役机器人巡检。

🎯 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: 主动3D场景表示 人类反馈强化学习 机器人巡检 核退役 人机协作

📋 核心要点

  1. 传统3D场景表示方法忽略了操作员的特定目标，导致在核退役等约束环境中视点选择不佳。
  2. 该论文提出了一种基于人类反馈强化学习（RLHF）的框架，将专家操作员的偏好融入到机器人路径规划中。
  3. 实验结果表明，该方法在增强场景表示的同时，优化了轨迹效率，并优先考虑了任务关键细节。

📝 摘要（中文）

主动3D场景表示在现代机器人应用中至关重要，包括远程检查、操作和远程呈现。传统方法主要优化几何保真度或渲染精度，但通常忽略操作员特定的目标，例如安全关键覆盖或任务驱动的视点。这种限制导致次优的视点选择，尤其是在核退役等受限环境中。为了弥合这一差距，我们引入了一种新颖的框架，该框架将专家操作员的偏好集成到主动3D场景表示流程中。具体来说，我们采用基于人类反馈的强化学习（RLHF）来指导机器人路径规划，根据专家输入重塑奖励函数。为了捕捉操作员特定的优先级，我们进行了交互式选择实验，评估用户在3D场景表示中的偏好。我们使用UR3e机器人手臂在核退役场景中进行反应堆瓦片检查，验证了我们的框架。与基线方法相比，我们的方法增强了场景表示，同时优化了轨迹效率。基于RLHF的策略始终优于随机选择，优先考虑任务关键细节。通过将显式3D几何建模与隐式人机协同优化相结合，这项工作为自适应、安全关键的机器人感知系统奠定了基础，为核退役、远程维护和其他高风险环境中的增强自动化铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在核退役等复杂环境中，如何使机器人进行高效、安全的3D场景重建问题。现有方法主要关注几何精度或渲染质量，忽略了操作人员的经验和偏好，导致机器人视点选择不佳，无法有效覆盖关键区域。

核心思路：核心思路是将人类操作员的偏好融入到机器人路径规划中，通过人类反馈强化学习（RLHF）来优化机器人的行为策略。这样可以使机器人学习到更符合人类专家经验的视点选择策略，从而提高场景重建的效率和安全性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 交互式选择实验，用于收集人类操作员在3D场景表示中的偏好数据；2) 基于RLHF的机器人路径规划模块，该模块利用收集到的偏好数据来训练机器人的行为策略；3) 3D场景重建模块，用于根据机器人采集到的数据生成3D场景模型。

关键创新：关键创新在于将人类反馈融入到机器人主动感知过程中，通过RLHF来优化机器人的行为策略。与传统的基于几何或渲染优化的方法不同，该方法能够学习到更符合人类专家经验的视点选择策略，从而提高场景重建的效率和安全性。

关键设计：论文设计了交互式选择实验来收集人类偏好数据，并使用该数据来训练RLHF模型。奖励函数的设计至关重要，需要能够准确反映人类操作员的偏好。此外，论文还考虑了轨迹效率，通过优化奖励函数来鼓励机器人选择更短的路径。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于RLHF的策略在反应堆瓦片检查任务中，优于随机选择等基线方法，能够更有效地覆盖任务关键细节，并优化轨迹效率。该方法通过整合人类操作员的偏好，显著提升了机器人场景表示的质量和效率，为核退役等领域的机器人应用提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于核退役、远程维护、灾难救援等高风险环境中，提升机器人的自主感知和操作能力。通过学习人类专家的经验，机器人能够更高效、安全地完成任务，降低人员风险，提高工作效率。此外，该方法还可推广到其他需要人机协作的机器人应用场景。

📄 摘要（原文）

Active 3D scene representation is pivotal in modern robotics applications, including remote inspection, manipulation, and telepresence. Traditional methods primarily optimize geometric fidelity or rendering accuracy, but often overlook operator-specific objectives, such as safety-critical coverage or task-driven viewpoints. This limitation leads to suboptimal viewpoint selection, particularly in constrained environments such as nuclear decommissioning. To bridge this gap, we introduce a novel framework that integrates expert operator preferences into the active 3D scene representation pipeline. Specifically, we employ Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) to guide robotic path planning, reshaping the reward function based on expert input. To capture operator-specific priorities, we conduct interactive choice experiments that evaluate user preferences in 3D scene representation. We validate our framework using a UR3e robotic arm for reactor tile inspection in a nuclear decommissioning scenario. Compared to baseline methods, our approach enhances scene representation while optimizing trajectory efficiency. The RLHF-based policy consistently outperforms random selection, prioritizing task-critical details. By unifying explicit 3D geometric modeling with implicit human-in-the-loop optimization, this work establishes a foundation for adaptive, safety-critical robotic perception systems, paving the way for enhanced automation in nuclear decommissioning, remote maintenance, and other high-risk environments.