Benchmarking Offline Reinforcement Learning for Emotion-Adaptive Social Robotics
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
- 社交机器人需要具备响应人类情感的能力，但通过在线强化学习训练成本高且存在安全风险。
- 本文提出利用离线强化学习，通过预收集的数据训练情感自适应社交机器人，降低成本并避免不安全行为。
- 实验结果表明，BCQ和CQL算法在数据稀疏情况下表现更优，为离线强化学习在人机交互中的应用提供了参考。
📝 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，并为未来在真实世界人机交互中的部署提供了信息。
🔬 方法详解
问题定义：现有社交机器人难以有效且安全地学习对人类情感的自适应响应。在线强化学习方法需要大量的交互数据，收集成本高昂，并且在探索过程中可能产生不安全的行为，例如冒犯或激怒用户。因此，如何在有限的离线数据集中训练出能够有效响应人类情感的社交机器人是一个关键问题。
核心思路：本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，而无需与环境进行在线交互。通过这种方式，可以避免在线学习带来的数据收集成本和安全风险。论文侧重于建立一个基准测试框架，用于评估不同离线强化学习算法在情感自适应社交机器人任务中的性能。
技术框架：该系统架构包含三个主要模块：1) 多模态感知与识别模块，负责从人类的语音、面部表情等多种模态中提取情感信息；2) 决策制定模块，使用离线强化学习算法，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，例如改变语音语调、面部表情或肢体动作。整个流程是从感知人类情感开始，经过决策制定，最终输出自适应的机器人行为。
关键创新：该论文的关键创新在于建立了针对情感自适应社交机器人的离线强化学习基准测试框架。该框架提供了一个统一的平台，用于比较不同的离线强化学习算法在处理情感数据和生成自适应行为方面的性能。此外，论文还对几种常用的离线强化学习算法（如BCQ、CQL、NFQ、DQN和DDQN）进行了实证评估，为研究人员提供了有价值的参考。
关键设计：实验中使用的人机游戏场景生成数据集，包含人类玩家的情感状态和机器人采取的动作。论文比较了不同离线强化学习算法在学习状态-动作价值函数方面的性能。具体而言，论文关注算法在数据稀疏情况下的鲁棒性，以及算法能否有效地泛化到未见过的情感状态。论文没有详细描述具体的网络结构或损失函数，而是侧重于比较不同算法的整体性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在有限数据集下，BCQ和CQL算法在情感自适应任务中表现出更强的鲁棒性，能够学习到更高的状态-动作价值，优于NFQ、DQN和DDQN等传统算法。这表明BCQ和CQL更适合于数据稀疏的情感自适应机器人应用场景，为后续研究提供了算法选择的依据。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种人机交互场景，例如：对话代理，使其能够根据用户的情绪状态提供更个性化的服务；教育伙伴，根据学生的情绪调整教学策略；个人助理，根据用户的情绪状态提供情感支持和建议。通过提高社交机器人对人类情感的理解和响应能力，可以增强人机交互的自然性和有效性，从而提升用户体验。
📄 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.