Growable and Interpretable Neural Control with Online Continual Learning for Autonomous Lifelong Locomotion Learning Machines

📄 arXiv: 2505.12029v1 📥 PDF

作者: Arthicha Srisuchinnawong, Poramate Manoonpong

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-17

备注: Accepted Manuscript (IJRR). The International Journal of Robotics Research. 2025

DOI: 10.1177/02783649251336385

💡 一句话要点

提出GOLLUM以解决持续运动学习中的四大挑战

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 持续学习 可解释性 神经发生 自主机器人 运动技能学习

📋 核心要点

  1. 现有的持续运动学习方法存在不可理解性、样本效率低、知识利用不足和灾难性遗忘等问题。
  2. 本文提出的GOLLUM框架通过可解释性特征和神经发生技术，解决了上述四个挑战，支持自主学习。
  3. 在实验中，GOLLUM在六足机器人上成功实现了多种运动技能的自主学习，并有效防止了灾难性遗忘。

📝 摘要（中文）

持续运动学习面临四个主要挑战：不可理解性、样本效率低、知识利用不足和灾难性遗忘。为此，本文提出了可扩展的在线运动学习框架GOLLUM，利用可解释性特征来应对这些挑战。GOLLUM具有两种可解释性维度：层级可解释性用于神经控制功能编码，列级可解释性用于机器人技能编码。通过这种可解释的控制结构，GOLLUM采用神经发生技术无监督地增加列（环状网络），每列独立训练以编码和维护特定的主要机器人技能。GOLLUM还通过添加新的神经映射层进行在线补充学习，成功地在物理六足机器人上自主获取多种运动技能，并在一个小时内实现了技能的组合学习，避免了灾难性遗忘。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决持续运动学习中的不可理解性、样本效率低、知识利用不足和灾难性遗忘等四大挑战。现有方法往往无法有效应对这些问题，导致学习过程不稳定。

核心思路：GOLLUM框架通过引入可解释性特征，结合神经发生技术，允许机器人在无监督的情况下逐步学习和维护多种运动技能。这样的设计使得机器人能够在学习新技能时，利用已有的知识，减少遗忘。

技术框架：GOLLUM的整体架构包括两个主要模块：一是层级可解释性模块，用于神经控制功能的编码；二是列级可解释性模块，用于机器人技能的编码。每个技能通过独立的列进行训练，并通过在线补充学习不断优化。

关键创新：GOLLUM的核心创新在于其可解释性结构和神经发生机制，使得机器人能够在没有人类干预的情况下，持续学习和适应新环境。这与现有方法的依赖于人工标注和干预形成鲜明对比。

关键设计：GOLLUM采用环状网络结构，每个列独立训练以编码特定技能，损失函数设计上注重技能的保持与新技能的学习平衡。此外，简单的奖励函数被用于引导学习过程，提升了样本效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，GOLLUM成功地在一个小时内自主学习了多种运动技能，包括行走、爬坡和弹跳。与现有的最先进方法相比，GOLLUM在防止灾难性遗忘方面表现出色，能够有效地结合之前学习的技能，提升新技能的学习效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人、智能制造和服务机器人等。通过实现自主的终身学习能力，GOLLUM能够在复杂和动态的环境中持续适应，提升机器人在实际应用中的灵活性和效率。未来，GOLLUM的可解释性特征也可能为人机协作提供更好的支持。

📄 摘要（原文）

Continual locomotion learning faces four challenges: incomprehensibility, sample inefficiency, lack of knowledge exploitation, and catastrophic forgetting. Thus, this work introduces Growable Online Locomotion Learning Under Multicondition (GOLLUM), which exploits the interpretability feature to address the aforementioned challenges. GOLLUM has two dimensions of interpretability: layer-wise interpretability for neural control function encoding and column-wise interpretability for robot skill encoding. With this interpretable control structure, GOLLUM utilizes neurogenesis to unsupervisely increment columns (ring-like networks); each column is trained separately to encode and maintain a specific primary robot skill. GOLLUM also transfers the parameters to new skills and supplements the learned combination of acquired skills through another neural mapping layer added (layer-wise) with online supplementary learning. On a physical hexapod robot, GOLLUM successfully acquired multiple locomotion skills (e.g., walking, slope climbing, and bouncing) autonomously and continuously within an hour using a simple reward function. Furthermore, it demonstrated the capability of combining previous learned skills to facilitate the learning process of new skills while preventing catastrophic forgetting. Compared to state-of-the-art locomotion learning approaches, GOLLUM is the only approach that addresses the four challenges above mentioned without human intervention. It also emphasizes the potential exploitation of interpretability to achieve autonomous lifelong learning machines.