CRED: Counterfactual Reasoning and Environment Design for Active Preference Learning

📄 arXiv: 2507.05458v1 📥 PDF

作者: Yi-Shiuan Tung, Bradley Hayes, Alessandro Roncone

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-07

💡 一句话要点

提出CRED，通过环境设计和反事实推理提升主动偏好学习效果

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 主动偏好学习 反事实推理 环境设计 机器人导航 奖励函数学习

📋 核心要点

  1. 现有主动偏好学习方法在长时程任务中难以探索完整轨迹空间，无法有效识别信息丰富的查询。
  2. CRED通过联合优化环境设计和轨迹选择，并结合反事实推理，生成更具信息量的轨迹用于排序。
  3. 实验表明，CRED在奖励学习方面表现更优，并能有效泛化到不同环境中，提升了学习效率。

📝 摘要（中文）

为了有效部署于现实世界，机器人应适应人类偏好，例如在配送路线中平衡距离、时间和安全性。主动偏好学习(APL)通过呈现轨迹进行排序来学习人类奖励函数。然而，现有方法通常难以探索完整的轨迹空间，并且无法识别信息丰富的查询，尤其是在长时程任务中。我们提出了CRED，一种用于APL的轨迹生成方法，通过联合优化环境设计和轨迹选择来改进奖励估计。CRED通过环境设计“想象”新的场景，并使用反事实推理——通过从当前信念中采样奖励并询问“如果这个奖励是真正的偏好会怎样？”——来生成多样化且信息丰富的轨迹集用于排序。在GridWorld和使用OpenStreetMap数据的真实世界导航中的实验表明，CRED改进了奖励学习，并且能够有效地泛化到不同的环境中。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决主动偏好学习（APL）在长时程任务中，难以有效探索轨迹空间和识别信息丰富查询的问题。现有方法的痛点在于，生成的轨迹缺乏多样性，难以充分揭示人类的偏好，导致奖励函数学习效率低下。

核心思路：CRED的核心思路是通过环境设计和反事实推理，生成更具信息量的轨迹，从而提升APL的效率。环境设计用于“想象”新的场景，扩展轨迹空间；反事实推理则用于评估不同轨迹在揭示人类偏好方面的潜力，选择最具信息量的轨迹。

技术框架：CRED的整体框架包含以下几个主要模块：1) 环境设计：通过改变环境参数（例如障碍物位置、目标点）生成新的场景。2) 轨迹生成：在每个场景中，生成多条候选轨迹。3) 反事实推理：对每条轨迹，从当前奖励函数的信念分布中采样多个可能的奖励函数，并计算“如果这个奖励函数是真实偏好”的情况下，该轨迹对奖励函数估计的潜在影响。4) 轨迹选择：选择信息量最大的轨迹用于呈现给人类进行排序。

关键创新：CRED最重要的技术创新点在于联合优化环境设计和轨迹选择，并引入反事实推理来评估轨迹的信息量。与现有方法相比，CRED不仅关注轨迹本身，还考虑了环境对轨迹的影响，以及轨迹在不同偏好下的表现，从而生成更具信息量的查询。

关键设计：在环境设计方面，论文可能使用了参数化的环境模型，通过调整参数来生成不同的场景。在反事实推理方面，论文可能使用了贝叶斯方法来更新奖励函数的信念分布，并使用信息增益或类似的指标来衡量轨迹的信息量。具体的损失函数和网络结构等技术细节在摘要中未知，需要查阅论文全文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CRED在GridWorld和真实世界导航环境中均优于现有方法，能够更有效地学习人类奖励函数。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未知，需要查阅论文全文以获取更详细的实验结果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、人机协作等领域。例如，在配送机器人场景中，CRED可以帮助机器人学习用户对时间、距离和安全性的偏好，从而规划出更符合用户需求的配送路线。该方法还可以应用于其他需要适应人类偏好的任务，例如智能家居、个性化推荐等。

📄 摘要（原文）

For effective real-world deployment, robots should adapt to human preferences, such as balancing distance, time, and safety in delivery routing. Active preference learning (APL) learns human reward functions by presenting trajectories for ranking. However, existing methods often struggle to explore the full trajectory space and fail to identify informative queries, particularly in long-horizon tasks. We propose CRED, a trajectory generation method for APL that improves reward estimation by jointly optimizing environment design and trajectory selection. CRED "imagines" new scenarios through environment design and uses counterfactual reasoning -- by sampling rewards from its current belief and asking "What if this reward were the true preference?" -- to generate a diverse and informative set of trajectories for ranking. Experiments in GridWorld and real-world navigation using OpenStreetMap data show that CRED improves reward learning and generalizes effectively across different environments.