Knowledge capture, adaptation and composition (KCAC): A framework for cross-task curriculum learning in robotic manipulation

📄 arXiv: 2505.10522v1 📥 PDF

作者: Xinrui Wang, Yan Jin

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-15

💡 一句话要点

提出KCAC框架以解决机器人操作中的知识转移问题

🎯 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 机器人操作 知识转移 课程学习 任务成功率 学习效率 CausalWorld 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在机器人操作中存在样本效率低和缺乏可解释性的问题，限制了其在复杂任务中的应用。
  2. 本文提出KCAC框架，通过跨任务课程学习有效整合知识转移，优化学习效率和任务成功率。
  3. 实验结果显示，KCAC方法在训练时间上减少了40%，任务成功率提高了10%，显著优于传统强化学习方法。

📝 摘要（中文）

强化学习在机器人操作中展现出显著潜力，但面临样本效率低和缺乏可解释性等挑战，限制了其在现实场景中的应用。本文提出知识捕获、适应与组合（KCAC）框架，通过跨任务课程学习系统性地将知识转移整合到强化学习中。KCAC在CausalWorld基准的两个方块堆叠任务中进行评估，现有强化学习方法未能有效解决该任务，反映出知识捕获的不足。我们重新设计了基准奖励函数，去除了严格约束和顺序，允许代理同时最大化总奖励并灵活完成任务。此外，我们定义了两个自设计的子任务，并实施了结构化的跨任务课程以促进高效学习。结果表明，KCAC方法在训练时间上减少了40%，任务成功率提高了10%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习在机器人操作中面临的知识捕获不足和样本效率低的问题。现有方法在复杂任务中表现不佳，限制了其应用潜力。

核心思路：KCAC框架通过跨任务课程学习，系统性地整合知识转移，帮助代理更高效地适应多样化的工作场景。通过重新设计奖励函数和实施结构化课程，提升学习效率。

技术框架：KCAC框架包括知识捕获、适应和组合三个主要模块。首先，通过定义子任务进行知识捕获；其次，利用课程学习促进适应；最后，通过组合不同任务的知识实现高效学习。

关键创新：KCAC的核心创新在于重新设计奖励函数，去除严格约束，使代理能够灵活完成任务。此外，结构化的跨任务课程设计优化了学习过程，与传统方法相比具有显著优势。

关键设计：在设计中，关键参数包括子任务选择、过渡时机和学习率等，这些参数的优化显著提高了学习效率，为课程基础的强化学习框架提供了概念指导。

📊 实验亮点

实验结果显示，KCAC框架在CausalWorld基准的方块堆叠任务中，训练时间减少了40%，任务成功率提高了10%。这些结果表明KCAC在优化学习效率和任务执行方面的显著优势，超越了现有的强化学习方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化生产线和服务机器人等。通过提高机器人在复杂任务中的学习效率和适应能力，KCAC框架能够推动机器人技术在实际场景中的广泛应用，提升工作效率和灵活性。未来，该框架可能对其他领域的强化学习研究产生积极影响。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has demonstrated remarkable potential in robotic manipulation but faces challenges in sample inefficiency and lack of interpretability, limiting its applicability in real world scenarios. Enabling the agent to gain a deeper understanding and adapt more efficiently to diverse working scenarios is crucial, and strategic knowledge utilization is a key factor in this process. This paper proposes a Knowledge Capture, Adaptation, and Composition (KCAC) framework to systematically integrate knowledge transfer into RL through cross-task curriculum learning. KCAC is evaluated using a two block stacking task in the CausalWorld benchmark, a complex robotic manipulation environment. To our knowledge, existing RL approaches fail to solve this task effectively, reflecting deficiencies in knowledge capture. In this work, we redesign the benchmark reward function by removing rigid constraints and strict ordering, allowing the agent to maximize total rewards concurrently and enabling flexible task completion. Furthermore, we define two self-designed sub-tasks and implement a structured cross-task curriculum to facilitate efficient learning. As a result, our KCAC approach achieves a 40 percent reduction in training time while improving task success rates by 10 percent compared to traditional RL methods. Through extensive evaluation, we identify key curriculum design parameters subtask selection, transition timing, and learning rate that optimize learning efficiency and provide conceptual guidance for curriculum based RL frameworks. This work offers valuable insights into curriculum design in RL and robotic learning.