Scalable Multi-Objective Robot Reinforcement Learning through Gradient Conflict Resolution

📄 arXiv: 2509.14816v1 📥 PDF

作者: Humphrey Munn, Brendan Tidd, Peter Böhm, Marcus Gallagher, David Howard

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-09-18

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出GCR-PPO以解决多目标机器人强化学习中的梯度冲突问题

🎯 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: 多目标强化学习 机器人控制 梯度冲突 GCR-PPO 策略优化 IsaacLab基准 计算效率 任务协作

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法通常将多个任务目标合并为一个标量奖励，导致在多目标情况下的可扩展性受限。
  2. 本文提出GCR-PPO，通过多头评论家将演员更新分解为目标导向的梯度，解决任务奖励与行为正则化之间的冲突。
  3. 实验结果表明，GCR-PPO在多个任务上相较于并行PPO实现了9.5%的平均性能提升，尤其是在高冲突任务中表现更佳。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）机器人控制器通常将多个任务目标聚合为一个标量奖励。尽管大规模的近端策略优化（PPO）在现实世界中实现了机器人运动的显著成果，但许多任务仍需仔细调整奖励，并且容易陷入局部最优。随着目标数量的增加，调整成本和次优性也随之增加，限制了可扩展性。本文探讨了从标量化任务目标中产生的各目标梯度贡献之间的冲突，特别是任务奖励与正则化政策之间的冲突。我们提出了GCR-PPO，这是一种对演员-评论家优化的修改，能够基于目标优先级分解演员更新为目标导向的梯度并解决冲突。我们的GCR-PPO在知名的IsaacLab操作和运动基准上进行了评估，显示出相较于并行PPO更好的可扩展性，且没有显著的计算开销。我们还展示了在更多冲突任务下的更高性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多目标强化学习中由于将多个任务目标标量化而导致的梯度冲突问题。现有方法在处理多个目标时，往往需要复杂的奖励调整，且容易陷入局部最优，限制了其可扩展性。

核心思路：GCR-PPO的核心思路是通过引入多头评论家，将演员的更新过程分解为针对每个目标的梯度，从而明确区分不同目标的贡献，并根据目标优先级解决梯度冲突。这种设计使得在多目标环境中，策略更新更加稳定和高效。

技术框架：GCR-PPO的整体架构包括三个主要模块：多头评论家用于计算各目标的梯度，演员网络用于生成策略，以及一个冲突解决机制，根据目标优先级调整梯度更新。整个流程通过迭代优化实现，确保每个目标的贡献都能被合理考虑。

关键创新：GCR-PPO的主要创新在于其梯度冲突解决机制，通过优先级排序来处理不同目标的梯度贡献。这与传统的单一标量奖励方法本质上不同，后者往往无法有效处理多目标之间的复杂关系。

关键设计：在GCR-PPO中，关键设计包括多头评论家的结构，能够独立计算每个目标的梯度，以及针对每个目标的损失函数设计。此外，优先级的设定也至关重要，影响最终的策略更新效果。通过这些设计，GCR-PPO在计算效率和性能上均有所提升。

📊 实验亮点

实验结果显示，GCR-PPO在IsaacLab基准测试中相比于并行PPO实现了9.5%的平均性能提升，尤其是在高冲突任务中，性能提升更为显著。这表明GCR-PPO在处理多目标任务时具有更好的可扩展性和效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括复杂机器人任务的自动化控制，如多任务协作机器人、智能制造和自主移动机器人等。通过有效处理多目标优化问题，GCR-PPO可以提高机器人在动态环境中的适应能力，推动智能机器人技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) robot controllers usually aggregate many task objectives into one scalar reward. While large-scale proximal policy optimisation (PPO) has enabled impressive results such as robust robot locomotion in the real world, many tasks still require careful reward tuning and are brittle to local optima. Tuning cost and sub-optimality grow with the number of objectives, limiting scalability. Modelling reward vectors and their trade-offs can address these issues; however, multi-objective methods remain underused in RL for robotics because of computational cost and optimisation difficulty. In this work, we investigate the conflict between gradient contributions for each objective that emerge from scalarising the task objectives. In particular, we explicitly address the conflict between task-based rewards and terms that regularise the policy towards realistic behaviour. We propose GCR-PPO, a modification to actor-critic optimisation that decomposes the actor update into objective-wise gradients using a multi-headed critic and resolves conflicts based on the objective priority. Our methodology, GCR-PPO, is evaluated on the well-known IsaacLab manipulation and locomotion benchmarks and additional multi-objective modifications on two related tasks. We show superior scalability compared to parallel PPO (p = 0.04), without significant computational overhead. We also show higher performance with more conflicting tasks. GCR-PPO improves on large-scale PPO with an average improvement of 9.5%, with high-conflict tasks observing a greater improvement. The code is available at https://github.com/humphreymunn/GCR-PPO.