GCNT: Graph-Based Transformer Policies for Morphology-Agnostic Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.15211v1 📥 PDF

作者: Yingbo Luo, Meibao Yao, Xueming Xiao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-21

💡 一句话要点

提出基于图卷积和Transformer的GCNT，实现机器人形态无关的强化学习控制

🎯 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 机器人控制 图卷积网络 Transformer 形态无关 通用控制器 零样本泛化

📋 核心要点

  1. 现有方法难以充分提取和利用机器人整体形态信息，这对于训练通用控制器至关重要。
  2. GCNT利用GCN提取形态信息，Transformer促进节点间信息交流，实现对不同形态的兼容。
  3. 实验表明，GCNT能为不同形态机器人生成弹性运动，并在未见过的形态上实现零样本泛化。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为GCNT的形态无关策略网络，用于训练具有不同形态的机器人的通用控制器。该网络基于改进的图卷积网络（GCN）和Transformer，旨在解决传统策略网络难以适应不同形态机器人导致的state space和action space维度差异的问题。GCNT利用GCN高效提取机器人形态信息，并借助Transformer确保信息的充分利用，使机器人的每个节点都能直接传递形态信息。实验结果表明，该方法能够为具有不同配置的机器人生成具有弹性的运动行为，并能零样本泛化到训练中未见过的机器人形态。在两个标准benchmark的8个任务中，GCNT取得了最佳性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人强化学习中，由于机器人形态各异导致的状态空间和动作空间维度不同，使得传统策略网络难以训练通用的机器人控制器的问题。现有方法虽然尝试模块化机器人配置，但未能充分提取和利用整体形态信息，限制了控制器的泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用图卷积网络（GCN）来高效地提取机器人的形态信息，并使用Transformer结构来确保每个机器人节点都能充分利用这些形态信息。通过GCN和Transformer的结合，GCNT能够处理任意数量的模块，从而兼容不同的机器人形态。

技术框架：GCNT的整体框架包含一个基于GCN的形态编码器和一个基于Transformer的策略网络。首先，GCN将机器人的形态结构编码成节点特征向量。然后，Transformer利用这些节点特征向量进行自注意力计算，从而学习到节点之间的关系。最后，策略网络根据Transformer的输出生成动作。

关键创新：GCNT的关键创新在于将GCN和Transformer结合起来，用于机器人形态无关的强化学习。GCN负责提取形态信息，Transformer负责信息传递和利用。这种结合使得GCNT能够有效地处理不同形态的机器人，并实现零样本泛化。

关键设计：GCN的输入是机器人的关节信息和连接关系，输出是每个关节的特征向量。Transformer使用多头注意力机制，允许每个节点关注其他节点的信息。策略网络使用全连接层将Transformer的输出映射到动作空间。损失函数采用标准的强化学习损失函数，例如PPO或SAC。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GCNT在两个标准benchmark的8个任务中取得了最佳性能，证明了其在形态无关强化学习方面的有效性。GCNT还展现了良好的零样本泛化能力，能够成功控制训练中未见过的机器人形态。这些结果表明，GCNT是一种非常有前景的通用机器人控制方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人控制任务，尤其是在需要控制多种不同形态机器人的场景中，例如多足机器人、模块化机器人和软体机器人。通过训练一个通用的控制器，可以大大降低开发和维护成本，并提高机器人的适应性和鲁棒性。未来，该方法还可以扩展到其他领域，例如生物力学和虚拟现实。

📄 摘要（原文）

Training a universal controller for robots with different morphologies is a promising research trend, since it can significantly enhance the robustness and resilience of the robotic system. However, diverse morphologies can yield different dimensions of state space and action space, making it difficult to comply with traditional policy networks. Existing methods address this issue by modularizing the robot configuration, while do not adequately extract and utilize the overall morphological information, which has been proven crucial for training a universal controller. To this end, we propose GCNT, a morphology-agnostic policy network based on improved Graph Convolutional Network (GCN) and Transformer. It exploits the fact that GCN and Transformer can handle arbitrary number of modules to achieve compatibility with diverse morphologies. Our key insight is that the GCN is able to efficiently extract morphology information of robots, while Transformer ensures that it is fully utilized by allowing each node of the robot to communicate this information directly. Experimental results show that our method can generate resilient locomotion behaviors for robots with different configurations, including zero-shot generalization to robot morphologies not seen during training. In particular, GCNT achieved the best performance on 8 tasks in the 2 standard benchmarks.