Aligning Humans and Robots via Reinforcement Learning from Implicit Human Feedback
作者: Suzie Kim, Hye-Bin Shin, Seong-Whan Lee
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-07-17 (更新: 2025-12-11)
备注: Accepted to IEEE Int. Conf. Syst., Man, Cybern. (SMC) 2025
💡 一句话要点
提出基于脑电信号的隐式人机协作强化学习框架，解决机器人任务中奖励函数设计难题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 人机协作 脑电信号 隐式反馈 机器人控制
📋 核心要点
- 传统强化学习在稀疏奖励下表现不佳，依赖人工设计的复杂奖励函数，成本高且效果受限。
- 提出RLIHF框架，利用脑电信号ErrPs作为隐式反馈，无需用户显式操作，提供连续奖励信号。
- 实验表明，基于脑电反馈训练的机器人，在复杂操作任务中性能可与密集奖励训练的机器人媲美。
📝 摘要（中文）
传统的强化学习方法在稀疏奖励环境下难以学习有效的策略，需要手动设计复杂的、特定于任务的奖励函数。为了解决这个限制，从人类反馈中进行强化学习(RLHF)成为一种有前景的策略，它用人类的评估信号来补充手工设计的奖励。然而，大多数现有的RLHF方法依赖于显式的反馈机制，如按钮按下或偏好标签，这会中断自然交互过程，并给用户带来巨大的认知负担。我们提出了一种新颖的从隐式人类反馈中进行强化学习(RLIHF)的框架，该框架利用非侵入性脑电图(EEG)信号，特别是错误相关电位(ErrPs)，来提供连续的、隐式的反馈，而不需要显式的用户干预。该方法采用预先训练的解码器将原始脑电信号转换为概率奖励分量，从而即使在存在稀疏外部奖励的情况下也能有效地进行策略学习。我们在基于MuJoCo物理引擎的模拟环境中评估了我们的方法，使用Kinova Gen2机械臂执行复杂的抓取和放置任务，该任务需要避开障碍物，同时操纵目标对象。结果表明，使用解码后的脑电反馈训练的智能体，其性能与使用密集的手动设计的奖励训练的智能体相当。这些发现验证了在交互式机器人技术中使用隐式神经反馈进行可扩展和人类对齐的强化学习的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有强化学习方法在奖励稀疏的环境下难以训练，通常需要人工设计复杂的奖励函数。这种方式不仅耗时耗力，而且设计的奖励函数可能与人类的直觉不符，导致机器人学习到的行为并非最优或符合人类期望。显式人类反馈（如按钮点击）虽然可以辅助训练，但会打断人机交互的自然性，增加用户认知负担。
核心思路：利用脑电信号（EEG）中的错误相关电位（ErrPs）作为隐式反馈信号，无需用户主动提供反馈。ErrPs是大脑在感知到错误时产生的特定电生理信号，可以反映人类对机器人行为的潜在评价。通过解码ErrPs，可以推断出人类对机器人行为的满意度，并将其转化为强化学习的奖励信号。
技术框架：RLIHF框架包含以下几个主要模块：1) 脑电信号采集模块：使用非侵入式脑电帽采集用户在观察机器人执行任务时的脑电信号。2) ErrP解码器：预训练一个解码器，将原始脑电信号转换为概率奖励分量。该解码器旨在预测ErrP是否发生，从而推断用户是否认为机器人的行为是错误的。3) 强化学习智能体：使用解码后的奖励信号训练机器人智能体。智能体根据当前状态和奖励选择动作，并与环境交互。4) 环境模拟器：使用MuJoCo物理引擎构建机器人操作任务的模拟环境，用于训练和评估智能体。
关键创新：该方法的核心创新在于利用隐式的脑电信号作为强化学习的反馈信号，避免了显式反馈带来的干扰和认知负担。通过预训练的ErrP解码器，可以将脑电信号转化为概率奖励，从而在稀疏奖励环境下实现有效的策略学习。这种方法使得人机协作更加自然流畅，并降低了人工干预的成本。
关键设计：ErrP解码器通常采用机器学习模型（如支持向量机或深度神经网络）进行训练。训练数据包括带有标签的脑电信号，标签指示是否发生了ErrP。奖励函数的设计至关重要，通常将解码器输出的ErrP概率作为负奖励，鼓励智能体避免产生ErrP。智能体通常采用深度强化学习算法（如PPO或DDPG）进行训练，网络结构根据具体任务进行设计。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在Kinova Gen2机械臂的抓取和放置任务中，使用解码后的脑电反馈训练的智能体，其性能与使用密集的手动设计的奖励训练的智能体相当。这表明，即使在没有显式奖励的情况下，通过隐式脑电反馈也能有效地训练机器人完成复杂任务。该方法为解决强化学习中的奖励函数设计难题提供了一种新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人机协作机器人、康复机器人、辅助驾驶等领域。通过隐式反馈，机器人可以更好地理解人类意图，从而更安全、高效地完成任务。例如，在康复训练中，机器人可以根据患者的脑电信号自动调整训练方案，提供个性化的康复指导。在辅助驾驶中，机器人可以根据驾驶员的脑电信号判断其疲劳程度，及时发出警告或采取安全措施。
📄 摘要（原文）
Conventional reinforcement learning (RL) ap proaches often struggle to learn effective policies under sparse reward conditions, necessitating the manual design of complex, task-specific reward functions. To address this limitation, rein forcement learning from human feedback (RLHF) has emerged as a promising strategy that complements hand-crafted rewards with human-derived evaluation signals. However, most existing RLHF methods depend on explicit feedback mechanisms such as button presses or preference labels, which disrupt the natural interaction process and impose a substantial cognitive load on the user. We propose a novel reinforcement learning from implicit human feedback (RLIHF) framework that utilizes non-invasive electroencephalography (EEG) signals, specifically error-related potentials (ErrPs), to provide continuous, implicit feedback without requiring explicit user intervention. The proposed method adopts a pre-trained decoder to transform raw EEG signals into probabilistic reward components, en abling effective policy learning even in the presence of sparse external rewards. We evaluate our approach in a simulation environment built on the MuJoCo physics engine, using a Kinova Gen2 robotic arm to perform a complex pick-and-place task that requires avoiding obstacles while manipulating target objects. The results show that agents trained with decoded EEG feedback achieve performance comparable to those trained with dense, manually designed rewards. These findings validate the potential of using implicit neural feedback for scalable and human-aligned reinforcement learning in interactive robotics.