Benchmarking Offline Reinforcement Learning for Emotion-Adaptive Social Robotics

📄 arXiv: 2509.16858v1 📥 PDF

作者: Soon Jynn Chu, Raju Gottumukkala, Alan Barhorst

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-21

备注: Submitted to conference

💡 一句话要点

提出基于离线强化学习的情感自适应社交机器人基准测试框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 离线强化学习 情感自适应 社交机器人 人机交互 基准测试

📋 核心要点

  1. 在线强化学习在社交机器人情感适应方面面临数据收集难和行为安全风险。
  2. 利用预收集数据，采用离线强化学习方法，实现情感自适应社交机器人。
  3. 在人机游戏场景中，BCQ和CQL算法在数据稀疏情况下表现出更强的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文研究了离线强化学习在情感自适应社交机器人中的应用，旨在解决在线强化学习数据收集成本高昂和存在不安全行为风险的问题。论文提出了一个系统架构，集成了多模态感知与识别、决策制定和自适应响应。通过在人机游戏场景中收集的有限数据集，建立了一个用于比较离线强化学习算法的基准，这些算法不需要在线环境。实验结果表明，BCQ和CQL算法对数据稀疏性更具鲁棒性，与NFQ、DQN和DDQN相比，实现了更高的状态-动作价值。这项工作为情感自适应机器人领域的离线强化学习基准测试奠定了基础，并为未来在真实人机交互环境中的部署提供了信息。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决社交机器人如何有效且安全地学习对人类情感做出适当反应的问题。传统在线强化学习方法在社交机器人领域应用受限，主要痛点在于与人类交互进行数据收集成本高昂，并且在探索过程中可能产生不安全或不恰当的行为，影响用户体验和信任度。

核心思路：论文的核心思路是利用离线强化学习，即仅使用预先收集好的数据集来训练机器人，无需在线交互。这样可以避免在线探索带来的风险和成本，同时使机器人能够学习到情感自适应的策略。

技术框架：论文提出的系统架构包含三个主要模块：1) 多模态感知与识别模块，用于感知人类的情感状态；2) 决策制定模块，基于离线强化学习算法，根据感知到的情感状态选择合适的机器人行为；3) 自适应响应模块，执行机器人行为，并将其反馈给人类。整体流程是从多模态数据中提取情感特征，然后输入到离线训练好的强化学习模型中，输出相应的机器人动作。

关键创新：论文的关键创新在于将离线强化学习应用于情感自适应社交机器人，并建立了一个基准测试框架，用于评估不同离线强化学习算法的性能。与传统的在线强化学习方法相比，离线强化学习无需在线探索，更加安全和高效。

关键设计：论文使用了一个人机游戏场景的数据集进行实验。对比了多种离线强化学习算法，包括BCQ、CQL、NFQ、DQN和DDQN。实验中，状态空间包括人类的情感状态，动作空间包括机器人的各种行为。论文关注不同算法在数据稀疏情况下的性能表现，并使用状态-动作价值作为评估指标。

📊 实验亮点

实验结果表明，在有限的人机游戏数据集上，BCQ和CQL算法在离线强化学习中表现出更强的鲁棒性，尤其是在数据稀疏的情况下。相较于NFQ、DQN和DDQN等算法，BCQ和CQL能够实现更高的状态-动作价值，表明它们能够更好地学习到情感自适应的策略。这些结果为选择合适的离线强化学习算法提供了重要的参考依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种人机交互场景，例如：对话机器人，使其能够根据用户的情绪调整对话策略；教育伙伴，根据学生的情绪状态提供个性化的学习辅导；以及个人助理，根据用户的情绪需求提供更贴心的服务。通过提高社交机器人的情感适应能力，可以增强用户体验，建立更强的信任关系，并促进人机协作。

📄 摘要（原文）

The ability of social robots to respond to human emotions is crucial for building trust and acceptance in human-robot collaborative environments. However, developing such capabilities through online reinforcement learning is sometimes impractical due to the prohibitive cost of data collection and the risk of generating unsafe behaviors. In this paper, we study the use of offline reinforcement learning as a practical and efficient alternative. This technique uses pre-collected data to enable emotion-adaptive social robots. We present a system architecture that integrates multimodal sensing and recognition, decision-making, and adaptive responses. Using a limited dataset from a human-robot game-playing scenario, we establish a benchmark for comparing offline reinforcement learning algorithms that do not require an online environment. Our results show that BCQ and CQL are more robust to data sparsity, achieving higher state-action values compared to NFQ, DQN, and DDQN. This work establishes a foundation for benchmarking offline RL in emotion-adaptive robotics and informs future deployment in real-world HRI. Our findings provide empirical insight into the performance of offline reinforcement learning algorithms in data-constrained HRI. This work establishes a foundation for benchmarking offline RL in emotion-adaptive robotics and informs its future deployment in real-world HRI, such as in conversational agents, educational partners, and personal assistants, require reliable emotional responsiveness.