Apple: Toward General Active Perception via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.06182v3 📥 PDF

作者: Tim Schneider, Cristiana de Farias, Roberto Calandra, Liming Chen, Jan Peters

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-05-09 (更新: 2025-09-30)

备注: 16 pages; 13 figures Under Review

💡 一句话要点

提出APPLE框架以解决通用主动感知问题

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

关键词: 主动感知 强化学习 机器人技术 变换器网络 决策策略 触觉探索 通用框架

📋 核心要点

  1. 现有主动感知方法通常局限于特定任务，或依赖强假设，限制了其适用范围和灵活性。
  2. APPLE框架通过强化学习联合训练感知模块和决策策略，旨在解决多样化的主动感知问题。
  3. 实验结果显示，APPLE在Tactile MNIST基准测试中的触觉探索任务上表现优异，准确率显著提升。

📝 摘要（中文）

主动感知是人类应对不确定性的重要技能，尤其在触觉等信息稀疏的感知中显得尤为关键。近年来，主动感知在机器人领域的研究逐渐增多，但现有方法往往局限于特定任务或做出强假设，限制了其通用性。为此，本文提出了APPLE（主动感知策略学习）框架，利用强化学习解决多种主动感知问题。APPLE通过统一的优化目标共同训练基于变换器的感知模块和决策策略，学习如何主动收集信息。实验表明，APPLE在回归和分类任务上均取得了高准确率，展示了其作为通用框架推动机器人主动感知的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决主动感知领域中现有方法的局限性，尤其是它们对特定任务的依赖和强假设的限制。

核心思路：APPLE框架的核心思想是通过强化学习联合训练感知模块和决策策略，以实现对多种主动感知问题的有效解决。这样的设计使得系统能够灵活适应不同的感知任务。

技术框架：APPLE的整体架构包括两个主要模块：一个基于变换器的感知模块，用于信息收集；一个决策策略模块，负责根据收集的信息做出决策。两者通过统一的优化目标进行训练。

关键创新：APPLE的主要创新在于其通用性和灵活性，能够适用于多种主动感知任务，而不是局限于特定应用。这一设计与现有方法的本质区别在于其不依赖于强假设。

关键设计：在技术细节上，APPLE采用了特定的损失函数来平衡感知和决策的训练，同时使用变换器网络结构以增强信息处理能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，APPLE在Tactile MNIST基准测试中的触觉探索任务上，回归和分类任务的准确率均显著提高，展示了其在主动感知领域的有效性和广泛适用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人触觉感知、智能制造、自动化检测等。APPLE框架的通用性使其能够适应多种任务，提升机器人在复杂环境中的自主决策能力，未来可能对智能机器人技术的发展产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Active perception is a fundamental skill that enables us humans to deal with uncertainty in our inherently partially observable environment. For senses such as touch, where the information is sparse and local, active perception becomes crucial. In recent years, active perception has emerged as an important research domain in robotics. However, current methods are often bound to specific tasks or make strong assumptions, which limit their generality. To address this gap, this work introduces APPLE (Active Perception Policy Learning) - a novel framework that leverages reinforcement learning (RL) to address a range of different active perception problems. APPLE jointly trains a transformer-based perception module and decision-making policy with a unified optimization objective, learning how to actively gather information. By design, APPLE is not limited to a specific task and can, in principle, be applied to a wide range of active perception problems. We evaluate two variants of APPLE across different tasks, including tactile exploration problems from the Tactile MNIST benchmark. Experiments demonstrate the efficacy of APPLE, achieving high accuracies on both regression and classification tasks. These findings underscore the potential of APPLE as a versatile and general framework for advancing active perception in robotics.