Average-Reward Maximum Entropy Reinforcement Learning for Global Policy in Double Pendulum Tasks
作者: Jean Seong Bjorn Choe, Bumkyu Choi, Jong-kook Kim
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-12
💡 一句话要点
提出基于平均奖励最大熵强化学习的全局策略，用于双摆任务
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 平均奖励 最大熵 双摆控制 策略优化
📋 核心要点
- 现有方法在处理双摆等复杂控制任务时，难以兼顾探索性和稳定性，导致策略收敛速度慢且易陷入局部最优。
- 论文提出基于平均奖励最大熵的强化学习方法，鼓励探索更多状态空间，从而学习到更鲁棒的全局最优策略。
- 通过大量仿真实验验证，该控制器在修订后的双摆任务中表现出良好的适应性和有效性，能够稳定完成摆起和稳定任务。
📝 摘要（中文）
本报告介绍了一种基于强化学习的方法，用于解决倒立摆和双摆的摆起和稳定任务，该方法专门针对ICRA 2025第三届AI奥林匹克竞赛的更新指南而设计。在先前开发的平均奖励熵优势策略优化（AR-EAPO）算法的基础上，我们改进了解决方案，以有效应对新的竞赛场景和评估指标。大量的仿真验证表明，我们的控制器能够稳健地管理这些修订后的任务，并在更新的框架内展示了适应性和有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决双摆系统的摆起和稳定控制问题，这是一个经典的非线性控制难题。现有的强化学习方法在处理此类问题时，常常面临探索-利用的平衡难题，容易陷入局部最优，难以找到全局最优控制策略。此外，环境奖励的稀疏性也加剧了学习的难度。
核心思路：论文的核心思路是利用平均奖励最大熵强化学习框架，鼓励智能体在探索环境时保持策略的多样性，从而避免过早收敛到局部最优解。通过最大化策略的熵，智能体可以更广泛地探索状态空间，发现更有潜力的控制策略。同时，使用平均奖励作为优化目标，可以更好地处理连续控制任务中的长期回报问题。
技术框架：该方法基于平均奖励熵优势策略优化（AR-EAPO）算法。整体框架包括以下几个主要模块：1）环境交互模块：智能体与双摆环境进行交互，收集状态、动作、奖励等数据。2）策略网络模块：使用神经网络表示策略函数，根据当前状态输出动作的概率分布。3）价值网络模块：使用神经网络估计状态的平均奖励值。4）优化模块：利用收集到的数据和平均奖励信息，更新策略网络和价值网络的参数。
关键创新：该方法的关键创新在于将平均奖励和最大熵原则结合到策略优化过程中。传统的最大熵强化学习方法通常使用折扣奖励，而平均奖励更适合处理连续控制任务。此外，该方法还引入了优势函数，用于评估动作的优劣，从而更有效地指导策略学习。
关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1）策略网络和价值网络的具体结构，例如使用的神经网络层数、激活函数等。2）熵正则化系数的设置，用于控制策略的探索程度。3）优化算法的选择，例如Adam等。4）奖励函数的具体设计，用于引导智能体完成摆起和稳定任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过仿真实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该控制器能够成功完成双摆的摆起和稳定任务，并且在更新的竞赛框架下表现出良好的适应性。具体的性能数据（例如成功率、稳定时间等）和与其他基线方法的对比结果（例如传统PID控制、其他强化学习算法）未知，但摘要强调了其鲁棒性和有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种欠驱动力学系统的控制，例如人形机器人、水下机器人和飞行器等。通过学习全局最优控制策略，可以提高这些系统在复杂环境中的稳定性和鲁棒性。此外，该方法还可以推广到其他强化学习任务中，例如机器人导航、游戏AI等。
📄 摘要（原文）
This report presents our reinforcement learning-based approach for the swing-up and stabilisation tasks of the acrobot and pendubot, tailored specifcially to the updated guidelines of the 3rd AI Olympics at ICRA 2025. Building upon our previously developed Average-Reward Entropy Advantage Policy Optimization (AR-EAPO) algorithm, we refined our solution to effectively address the new competition scenarios and evaluation metrics. Extensive simulations validate that our controller robustly manages these revised tasks, demonstrating adaptability and effectiveness within the updated framework.