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，通过跨任务课程学习提升机器人操作中的强化学习效率

🎯 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: 机器人操作 强化学习 课程学习 知识迁移 CausalWorld

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在机器人操作中样本效率低、可解释性差，难以适应复杂环境。
  2. KCAC框架通过知识捕获、适应和组合，结合跨任务课程学习，提升强化学习效率。
  3. 在CausalWorld双块堆叠任务中，KCAC相比传统强化学习，训练时间减少40%，成功率提升10%。

📝 摘要（中文）

强化学习在机器人操作中展现了巨大潜力，但面临样本效率低和缺乏可解释性的挑战，限制了其在现实场景中的应用。使智能体获得更深入的理解并更有效地适应不同的工作场景至关重要，而战略性知识利用是其中的关键因素。本文提出了知识捕获、适应和组合（KCAC）框架，通过跨任务课程学习将知识迁移系统地集成到强化学习中。KCAC在CausalWorld基准测试中的双块堆叠任务中进行了评估，这是一个复杂的机器人操作环境。据我们所知，现有的强化学习方法未能有效解决此任务，反映了知识捕获方面的不足。在这项工作中，我们通过移除严格的约束和排序来重新设计基准奖励函数，允许智能体同时最大化总奖励，并实现灵活的任务完成。此外，我们定义了两个自行设计的子任务，并实施了结构化的跨任务课程，以促进高效学习。结果表明，与传统的强化学习方法相比，我们的KCAC方法在训练时间上减少了40%，同时任务成功率提高了10%。通过广泛的评估，我们确定了优化学习效率的关键课程设计参数：子任务选择、转换时机和学习率，并为基于课程的强化学习框架提供了概念指导。这项工作为强化学习和机器人学习中的课程设计提供了宝贵的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中强化学习样本效率低下的问题，尤其是在复杂任务中。现有方法难以有效捕获和利用知识，导致训练时间长，泛化能力差。CausalWorld的双块堆叠任务是一个典型案例，现有RL方法难以有效解决，暴露了知识捕获的不足。

核心思路：核心思路是通过跨任务课程学习，将复杂任务分解为多个易于学习的子任务，并设计合理的学习顺序，使智能体逐步掌握完成复杂任务所需的知识和技能。通过知识捕获、适应和组合，实现知识的有效迁移和利用，从而提高学习效率和泛化能力。

技术框架：KCAC框架包含三个主要阶段：知识捕获（Knowledge Capture）、知识适应（Knowledge Adaptation）和知识组合（Knowledge Composition）。首先，通过设计合适的子任务和奖励函数，使智能体能够有效地捕获完成任务所需的知识。然后，通过知识适应，将从子任务中学到的知识迁移到目标任务中。最后，通过知识组合，将多个子任务的知识整合起来，完成复杂的任务。整体流程是一个循环迭代的过程，不断优化知识的捕获、适应和组合。

关键创新：关键创新在于将跨任务课程学习与知识迁移相结合，提出了一种系统化的知识利用框架。与传统强化学习方法相比，KCAC能够更有效地利用先验知识，加速学习过程，提高任务成功率。此外，论文还重新设计了CausalWorld基准测试的奖励函数，使其更加灵活，允许智能体以更自然的方式完成任务。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 子任务的选择：选择合适的子任务是课程学习的关键，论文设计了两个自设计的子任务，以帮助智能体逐步掌握堆叠块的技能。2) 转换时机：确定何时从一个子任务切换到另一个子任务，需要平衡探索和利用，论文通过实验确定了最佳的转换时机。3) 学习率：调整不同子任务的学习率，以适应不同的学习难度，论文通过实验确定了最佳的学习率策略。

📊 实验亮点

KCAC框架在CausalWorld双块堆叠任务中表现出色，与传统强化学习方法相比，训练时间减少了40%，任务成功率提高了10%。实验结果表明，合理的课程设计（包括子任务选择、转换时机和学习率）对学习效率至关重要。该研究为机器人强化学习中的课程设计提供了有价值的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如装配、抓取、导航等。通过知识迁移和课程学习，可以显著降低机器人学习的成本和时间，使其能够更快地适应新的环境和任务。该方法在工业自动化、智能家居、医疗机器人等领域具有广阔的应用前景。

📄 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.