XPG-RL: Reinforcement Learning with Explainable Priority Guidance for Efficiency-Boosted Mechanical Search
作者: Yiting Zhang, Shichen Li, Elena Shrestha
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-04-29 (更新: 2025-06-14)
备注: Accepted to RSS 2025 Workshop on Learned Robot Representations (RoboReps)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出XPG-RL，通过可解释的优先级引导强化学习提升机械搜索效率
🎯 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: 强化学习 机械搜索 机器人操作 可解释性 优先级引导
📋 核心要点
- 机械搜索在复杂环境中面临长时程规划和在遮挡及部分可观测性下的鲁棒状态估计的挑战。
- XPG-RL通过可解释的优先级引导决策，并结合任务驱动的动作优先级机制和上下文感知切换策略来解决该问题。
- 实验结果表明，XPG-RL在任务成功率和运动效率方面优于基线方法，效率提升高达4.5倍。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为XPG-RL的强化学习框架，旨在使智能体能够基于原始感官输入，通过可解释的、优先级引导的决策来高效地执行机械搜索（MS）任务。XPG-RL集成了一种任务驱动的动作优先级机制和一个学习到的上下文感知切换策略，该策略动态地从一组离散的动作原语（如目标抓取、遮挡移除和视点调整）中进行选择。在该策略中，优化策略以输出自适应阈值，这些阈值控制着动作原语之间的离散选择。感知模块融合RGB-D输入与语义和几何特征，以生成用于下游决策的结构化场景表示。在模拟和真实环境中的大量实验表明，XPG-RL在任务成功率和运动效率方面始终优于基线方法，在长时程任务中实现了高达4.5倍的效率提升。这些结果强调了将领域知识与可学习的决策策略相结合，对于鲁棒和高效的机器人操作的益处。
🔬 方法详解
问题定义：机械搜索任务，尤其是在杂乱环境中，需要机器人进行长时程规划，并且在存在遮挡和部分可观测性的情况下，需要进行鲁棒的状态估计。现有的方法在处理复杂场景时，效率较低，难以保证任务的成功率。
核心思路：XPG-RL的核心思路是将领域知识融入到强化学习框架中，通过可解释的优先级引导决策，从而提高机械搜索的效率和鲁棒性。具体来说，它利用任务驱动的动作优先级机制和上下文感知的切换策略，动态地选择合适的动作原语。
技术框架：XPG-RL框架主要包括感知模块和决策模块。感知模块负责融合RGB-D输入与语义和几何特征，生成结构化的场景表示。决策模块则基于该场景表示，利用学习到的策略输出自适应阈值，从而控制动作原语之间的选择。整个流程是一个端到端的强化学习过程。
关键创新：XPG-RL的关键创新在于其可解释的优先级引导机制。传统的强化学习方法通常是黑盒模型，难以理解其决策过程。而XPG-RL通过引入动作优先级和上下文感知切换策略，使得决策过程更加透明和可解释，从而更容易进行调试和优化。此外，自适应阈值的学习也使得系统能够根据不同的场景动态调整动作选择策略。
关键设计：XPG-RL使用深度强化学习算法（具体算法未知）来优化策略网络，该网络输出自适应阈值，用于选择不同的动作原语。损失函数的设计需要平衡任务成功率和运动效率。感知模块的网络结构未知，但其目标是提取场景的语义和几何特征。动作原语的选择是预定义的，例如目标抓取、遮挡移除和视点调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
XPG-RL在模拟和真实环境中的实验结果表明，其在任务成功率和运动效率方面均优于基线方法。在长时程任务中，XPG-RL实现了高达4.5倍的效率提升。这些结果验证了将领域知识与可学习的决策策略相结合的有效性，为机器人操作领域的研究提供了新的思路。
🎯 应用场景
XPG-RL可应用于自动化仓库、智能制造、家庭服务机器人等领域，提升机器人在复杂环境中进行物体搜索和操作的效率和鲁棒性。该研究有助于实现更智能、更自主的机器人系统，减少人工干预，提高生产效率和服务质量。未来，该方法有望扩展到更复杂的任务和环境。
📄 摘要（原文）
Mechanical search (MS) in cluttered environments remains a significant challenge for autonomous manipulators, requiring long-horizon planning and robust state estimation under occlusions and partial observability. In this work, we introduce XPG-RL, a reinforcement learning framework that enables agents to efficiently perform MS tasks through explainable, priority-guided decision-making based on raw sensory inputs. XPG-RL integrates a task-driven action prioritization mechanism with a learned context-aware switching strategy that dynamically selects from a discrete set of action primitives such as target grasping, occlusion removal, and viewpoint adjustment. Within this strategy, a policy is optimized to output adaptive threshold values that govern the discrete selection among action primitives. The perception module fuses RGB-D inputs with semantic and geometric features to produce a structured scene representation for downstream decision-making. Extensive experiments in both simulation and real-world settings demonstrate that XPG-RL consistently outperforms baseline methods in task success rates and motion efficiency, achieving up to 4.5$\times$ higher efficiency in long-horizon tasks. These results underscore the benefits of integrating domain knowledge with learnable decision-making policies for robust and efficient robotic manipulation. The project page for XPG-RL is https://yitingzhang1997.github.io/xpgrl/.