Symmetry-Guided Multi-Agent Inverse Reinforcement Learning
作者: Yongkai Tian, Yirong Qi, Xin Yu, Wenjun Wu, Jie Luo
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-09-10 (更新: 2025-09-11)
备注: 8pages, 6 figures. Accepted for publication in the Proceedings of the 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025) as oral presentation
💡 一句话要点
提出对称性引导的多智能体逆强化学习框架，提升样本效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 多智能体系统 逆强化学习 对称性 样本效率 机器人
📋 核心要点
- 现有MIRL方法依赖大量专家数据，收集成本高昂，限制了其在多机器人系统中的应用。
- 该论文利用多智能体系统的对称性，设计通用框架，提升逆强化学习的样本效率。
- 实验证明，该框架在多个任务中有效，并在物理多机器人系统上验证了实用性。
📝 摘要（中文）
在机器人系统中，强化学习的性能依赖于预定义奖励函数的合理性。然而，手动设计的奖励函数由于不准确，常常导致策略失败。逆强化学习（IRL）通过从专家演示中推断隐式奖励函数来解决这个问题。然而，现有方法严重依赖大量的专家演示来准确恢复奖励函数。在机器人应用中，特别是多机器人系统中，收集专家演示的成本很高，严重阻碍了IRL的实际部署。因此，提高样本效率已成为多智能体逆强化学习（MIRL）中的一个关键挑战。受多智能体系统固有对称性的启发，这项工作从理论上证明了利用对称性能够恢复更准确的奖励函数。基于这一洞察，我们提出了一个通用框架，将对称性集成到现有的多智能体对抗IRL算法中，从而显著提高样本效率。来自多个具有挑战性任务的实验结果证明了该框架的有效性。在物理多机器人系统中的进一步验证表明了我们方法的实用性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的多智能体逆强化学习方法需要大量的专家演示数据才能准确地恢复奖励函数。在实际的多机器人系统中，获取这些高质量的演示数据成本很高，例如需要耗费大量时间进行人工示教或者进行复杂的系统标定。因此，如何在少量专家数据的情况下，有效地学习到奖励函数，是本论文要解决的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是利用多智能体系统内在的对称性来提高样本效率。对称性意味着在某些变换下，系统的行为或奖励函数是不变的。通过将这种对称性信息融入到逆强化学习的过程中，可以有效地约束奖励函数的搜索空间，从而减少对大量专家数据的依赖。具体来说，如果两个智能体在某种对称变换下是等价的，那么它们的奖励函数也应该满足相应的对称关系。
技术框架：该论文提出了一个通用的框架，可以将对称性信息集成到现有的多智能体对抗逆强化学习算法中。该框架主要包含以下几个模块：1）对称性建模模块：用于显式地建模多智能体系统中的对称关系，例如智能体之间的置换对称性；2）奖励函数约束模块：利用对称性建模模块的结果，对奖励函数进行约束，使得学习到的奖励函数满足预定义的对称关系；3）对抗训练模块：采用对抗训练的方式，学习奖励函数和策略，使得策略能够模仿专家演示，同时奖励函数能够区分专家演示和智能体生成的轨迹。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将对称性信息显式地融入到多智能体逆强化学习的过程中。与现有方法相比，该方法不需要对奖励函数的形式进行特定的假设，而是通过对称性约束来指导奖励函数的学习。这种方法具有更强的通用性和灵活性，可以应用于各种不同的多智能体系统。
关键设计：在对称性建模模块中，可以使用图神经网络来表示智能体之间的关系，并学习智能体的嵌入表示。在奖励函数约束模块中，可以使用正则化项或者投影操作来保证学习到的奖励函数满足对称性约束。在对抗训练模块中，可以使用Wasserstein GAN或者其他对抗学习算法来训练奖励函数和策略。具体的损失函数设计需要根据具体的应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出框架的有效性。在多个具有挑战性的任务中，该框架能够显著提高样本效率，在相同数量的专家演示下，学习到更优的策略。此外，在物理多机器人系统上的实验结果表明，该方法具有良好的实用性，能够成功地应用于实际的机器人系统中。具体的性能提升数据未知，需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于多机器人协作任务中，例如多机器人协同搬运、多无人机编队飞行、以及自动驾驶等领域。通过利用对称性，可以降低对专家数据的依赖，加速多智能体系统的部署和应用。此外，该方法还可以推广到其他具有对称性的多智能体系统中，例如社交网络、经济系统等。
📄 摘要（原文）
In robotic systems, the performance of reinforcement learning depends on the rationality of predefined reward functions. However, manually designed reward functions often lead to policy failures due to inaccuracies. Inverse Reinforcement Learning (IRL) addresses this problem by inferring implicit reward functions from expert demonstrations. Nevertheless, existing methods rely heavily on large amounts of expert demonstrations to accurately recover the reward function. The high cost of collecting expert demonstrations in robotic applications, particularly in multi-robot systems, severely hinders the practical deployment of IRL. Consequently, improving sample efficiency has emerged as a critical challenge in multi-agent inverse reinforcement learning (MIRL). Inspired by the symmetry inherent in multi-agent systems, this work theoretically demonstrates that leveraging symmetry enables the recovery of more accurate reward functions. Building upon this insight, we propose a universal framework that integrates symmetry into existing multi-agent adversarial IRL algorithms, thereby significantly enhancing sample efficiency. Experimental results from multiple challenging tasks have demonstrated the effectiveness of this framework. Further validation in physical multi-robot systems has shown the practicality of our method.