Parallel Heuristic Search as Inference for Actor-Critic Reinforcement Learning Models

📄 arXiv: 2509.25402v1 📥 PDF

作者: Hanlan Yang, Itamar Mishani, Luca Pivetti, Zachary Kingston, Maxim Likhachev

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-29

备注: Submitted for Publication

💡 一句话要点

提出PACHS算法，利用Actor-Critic模型进行高效并行启发式搜索，提升机器人操作任务性能。

🎯 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: 强化学习 Actor-Critic模型 启发式搜索 并行计算 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有Actor-Critic模型部署通常依赖简单的actor策略rollout，未能充分利用critic提供的价值信息。
  2. PACHS算法利用actor生成动作，critic提供cost-to-go估计，指导并行最佳优先搜索，实现高效推理。
  3. 实验表明，PACHS在机器人操作任务（如无碰撞运动规划和非抓取式推动）中表现出优越的性能。

📝 摘要（中文）

Actor-Critic模型是一类无需模型的深度强化学习算法，已在各种机器人学习任务中展现出有效性。虽然大量研究集中在提高训练稳定性和数据采样效率上，但大多数部署策略仍然相对简单，通常依赖于直接的actor策略rollout。与此相反，我们提出了PACHS（并行Actor-Critic启发式搜索），一种高效的并行最佳优先搜索算法，用于推理，它利用了actor-critic架构的两个组成部分：actor网络生成动作，而critic网络提供cost-to-go估计来指导搜索。搜索中采用了两个层次的并行性——动作和cost-to-go估计分别由actor和critic网络批量生成，并且图扩展分布在多个线程中。我们证明了我们的方法在机器人操作任务中的有效性，包括无碰撞运动规划和接触丰富的交互，例如非抓取式推动。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作任务中，如何更有效地利用训练好的Actor-Critic模型进行推理和决策的问题。现有方法，如直接使用actor策略进行rollout，忽略了critic网络提供的价值估计信息，可能导致次优的动作选择和较低的任务完成效率。尤其是在复杂环境中，这种缺陷会更加明显。

核心思路：论文的核心思路是将Actor-Critic模型与启发式搜索相结合，利用actor网络生成候选动作，并使用critic网络评估这些动作的潜在价值（cost-to-go）。通过最佳优先搜索算法，在动作空间中进行探索，以找到最优或接近最优的动作序列。这种方法充分利用了Actor-Critic模型的两个组成部分，提高了推理效率和动作选择的质量。

技术框架：PACHS算法的整体框架包括以下几个主要模块：1) Actor网络：生成候选动作集合；2) Critic网络：评估每个动作的cost-to-go，作为启发式搜索的指导；3) 并行最佳优先搜索：利用actor和critic的输出，在动作空间中进行搜索，找到最优动作序列；4) 并行化机制：包括动作生成和cost-to-go评估的批量并行处理，以及图扩展的多线程并行处理。

关键创新：PACHS算法的关键创新在于将Actor-Critic模型与并行启发式搜索相结合，实现了一种高效的推理方法。与传统的actor策略rollout相比，PACHS能够更有效地利用critic网络提供的价值信息，从而做出更明智的动作选择。此外，PACHS采用多层次的并行化策略，显著提高了搜索效率。

关键设计：PACHS算法的关键设计包括：1) Actor和Critic网络的结构选择（具体结构未知，取决于具体任务）；2) cost-to-go的归一化和缩放，以确保启发式信息的有效性；3) 最佳优先搜索的优先级队列实现；4) 并行化策略的具体实现，例如线程数量、批量大小等。这些参数需要根据具体任务进行调整和优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在机器人操作任务（包括无碰撞运动规划和非抓取式推动）上的实验，验证了PACHS算法的有效性。具体性能数据和对比基线未知，但论文强调PACHS能够显著提高任务完成效率和动作选择的质量。实验结果表明，PACHS能够充分利用Actor-Critic模型的两个组成部分，实现高效的推理和决策。

🎯 应用场景

PACHS算法具有广泛的应用前景，可应用于各种机器人操作任务，如工业自动化、物流分拣、医疗辅助等。通过提高机器人操作的效率和可靠性，PACHS有望降低生产成本，提高服务质量，并拓展机器人的应用领域。此外，该算法还可以应用于其他需要高效推理和决策的领域，如游戏AI、自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

Actor-Critic models are a class of model-free deep reinforcement learning (RL) algorithms that have demonstrated effectiveness across various robot learning tasks. While considerable research has focused on improving training stability and data sampling efficiency, most deployment strategies have remained relatively simplistic, typically relying on direct actor policy rollouts. In contrast, we propose \pachs{} (\textit{P}arallel \textit{A}ctor-\textit{C}ritic \textit{H}euristic \textit{S}earch), an efficient parallel best-first search algorithm for inference that leverages both components of the actor-critic architecture: the actor network generates actions, while the critic network provides cost-to-go estimates to guide the search. Two levels of parallelism are employed within the search -- actions and cost-to-go estimates are generated in batches by the actor and critic networks respectively, and graph expansion is distributed across multiple threads. We demonstrate the effectiveness of our approach in robotic manipulation tasks, including collision-free motion planning and contact-rich interactions such as non-prehensile pushing. Visit p-achs.github.io for demonstrations and examples.