Predictability-Based Curiosity-Guided Action Symbol Discovery
作者: Burcu Kilic, Alper Ahmetoglu, Emre Ugur
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-23
备注: Submitted to IEEE ICDL 2025
💡 一句话要点
提出基于可预测性的好奇心引导动作符号发现方法，用于自主学习机器人操作技能。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人操作 动作符号发现 好奇心驱动 自主学习 神经符号 探索策略 编码器-解码器
📋 核心要点
- 现有神经符号机器人研究主要集中在给定预定义动作库的情况下发现感知符号类别，以及使用给定动作符号生成计划，缺乏自主性。
- 该论文提出一种基于可预测性的好奇心引导方法，通过最大化预测效果分布的熵来选择最具信息量的动作，从而自主发现动作原语。
- 实验结果表明，该方法能够学习到多样化的符号化动作原语，并有效地用于生成实现特定操作目标的规划。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的系统，旨在自主地发现符号化的动作原语以及感知符号，从而实现机器人技能学习。该系统基于编码器-解码器结构，以对象和动作信息作为输入，预测产生的效果。为了有效地探索广阔的连续动作参数空间，引入了一个基于好奇心的探索模块，该模块选择信息量最大的动作，即最大化预测效果分布熵的动作。然后，使用发现的符号化动作原语，在单对象和双对象操作任务中使用符号树搜索策略进行规划。通过与使用不同探索策略的两个基线模型进行比较，结果表明，该方法可以学习到多样化的符号化动作原语，这些原语对于生成实现给定操作目标的计划非常有效。
🔬 方法详解
问题定义：该论文旨在解决机器人自主学习操作技能的问题，具体而言，是如何在没有过多人工干预的情况下，同时发现用于规划的感知符号和动作符号。现有方法通常依赖于预定义的动作库或人工设计的符号，限制了机器人的泛化能力和自主性。
核心思路：论文的核心思路是利用编码器-解码器结构预测动作的效果，并结合基于好奇心的探索策略，引导机器人探索未知的动作空间，从而发现具有代表性的动作原语。通过最大化预测效果分布的熵，选择那些能够带来最大信息增益的动作，避免陷入局部最优。
技术框架：整个系统包含以下几个主要模块：1) 编码器：将对象和动作信息编码成潜在向量表示。2) 解码器：根据潜在向量预测动作的效果。3) 好奇心模块：根据预测效果分布的熵，评估动作的信息量，并选择最具信息量的动作。4) 符号化模块：将连续的动作参数空间离散化为符号化的动作原语。5) 规划模块：使用发现的动作原语，通过符号树搜索生成操作计划。
关键创新：该论文的关键创新在于将好奇心驱动的探索与动作符号发现相结合。通过最大化预测效果分布的熵，引导机器人自主地探索动作空间，并发现具有代表性的动作原语。这种方法避免了人工设计动作库的局限性，提高了机器人的自主学习能力。
关键设计：编码器和解码器可以使用各种神经网络结构，例如卷积神经网络或循环神经网络。好奇心模块可以使用不同的熵估计方法，例如蒙特卡洛采样或核密度估计。符号化模块可以使用聚类算法，例如K-means或高斯混合模型。规划模块可以使用不同的搜索算法，例如A*搜索或蒙特卡洛树搜索。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的任务和数据集进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过实验验证了所提出方法的有效性。与使用随机探索和基于计数的探索策略的基线模型相比，该方法能够学习到更多样化的动作原语，并在单对象和双对象操作任务中取得更好的规划效果。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业机器人和医疗机器人。通过自主学习操作技能，机器人可以更好地适应不同的环境和任务需求，提高工作效率和灵活性。此外，该方法还可以扩展到其他领域，例如游戏AI和自动驾驶。
📄 摘要（原文）
Discovering symbolic representations for skills is essential for abstract reasoning and efficient planning in robotics. Previous neuro-symbolic robotic studies mostly focused on discovering perceptual symbolic categories given a pre-defined action repertoire and generating plans with given action symbols. A truly developmental robotic system, on the other hand, should be able to discover all the abstractions required for the planning system with minimal human intervention. In this study, we propose a novel system that is designed to discover symbolic action primitives along with perceptual symbols autonomously. Our system is based on an encoder-decoder structure that takes object and action information as input and predicts the generated effect. To efficiently explore the vast continuous action parameter space, we introduce a Curiosity-Based exploration module that selects the most informative actions -- the ones that maximize the entropy in the predicted effect distribution. The discovered symbolic action primitives are then used to make plans using a symbolic tree search strategy in single- and double-object manipulation tasks. We compare our model with two baselines that use different exploration strategies in different experiments. The results show that our approach can learn a diverse set of symbolic action primitives, which are effective for generating plans in order to achieve given manipulation goals.