SLAP: Shortcut Learning for Abstract Planning

📄 arXiv: 2511.01107v1 📥 PDF

作者: Y. Isabel Liu, Bowen Li, Benjamin Eysenbach, Tom Silver

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-11-02

💡 一句话要点

SLAP：通过学习抽象规划捷径，提升机器人长时程决策能力

🎯 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: 抽象规划 强化学习 机器人操作 长时程决策 任务和运动规划

📋 核心要点

  1. 现有TAMP方法依赖于手动定义的抽象动作，限制了机器人行为的多样性和解决复杂任务的能力。
  2. SLAP通过强化学习自动发现抽象规划图中的捷径，从而学习新的抽象动作，扩展了机器人的行为能力。
  3. 实验表明，SLAP能够显著缩短规划长度，提高任务成功率，并在多个机器人环境中表现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

在稀疏奖励和连续状态与动作空间下的长时程决策是人工智能和机器人领域的一个根本挑战。任务和运动规划(TAMP)是一种基于模型的方法，它通过抽象动作（选项）进行分层规划来解决这个问题。然而，这些选项是手动定义的，限制了智能体只能执行人类工程师知道如何编程的行为（例如，拾取、放置、移动）。本文提出了抽象规划捷径学习(SLAP)，该方法利用现有的TAMP选项来自动发现新的选项。其核心思想是使用无模型强化学习(RL)来学习由TAMP中现有选项引起的抽象规划图中的捷径。在没有任何额外假设或输入的情况下，捷径学习比纯规划产生更短的解决方案，并且比扁平化和分层强化学习具有更高的任务成功率。SLAP在质量上发现了与手动定义的选项显著不同的动态物理即兴动作（例如，拍打、摆动、擦拭）。在四个模拟机器人环境中的实验表明，SLAP能够解决并泛化到各种任务，将整体计划长度缩短了50%以上，并且始终优于规划和强化学习基线。

🔬 方法详解

问题定义：现有的任务和运动规划（TAMP）方法依赖于人工设计的抽象动作（options），这限制了机器人解决复杂任务的能力。人工设计的options难以覆盖所有可能的有效行为，导致规划效率低下，甚至无法完成任务。尤其是在长时程决策问题中，这种局限性更加明显。

核心思路：SLAP的核心思路是利用强化学习（RL）自动发现抽象规划图中的捷径。具体来说，它将现有的TAMP options视为初始的抽象动作集合，然后通过RL学习新的抽象动作，这些新动作能够直接连接规划图中的非相邻节点，从而缩短规划路径。这种方法无需人工干预，能够自动探索更有效的行为策略。

技术框架：SLAP的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 构建抽象规划图：基于现有的TAMP options，构建一个抽象的状态空间和动作空间。2) 捷径学习：使用无模型强化学习算法（如Q-learning或SARSA）在抽象规划图上学习新的抽象动作（捷径）。奖励函数的设计鼓励智能体找到能够快速到达目标状态的捷径。3) 规划执行：在规划阶段，同时考虑现有的TAMP options和学习到的捷径，选择最优的动作序列。

关键创新：SLAP的关键创新在于它能够自动发现新的、非人工设计的抽象动作。与传统的TAMP方法相比，SLAP无需人工干预，能够自动探索更有效的行为策略。此外，SLAP将强化学习与抽象规划相结合，充分利用了两种方法的优势，提高了规划效率和任务成功率。

关键设计：SLAP使用无模型强化学习算法来学习捷径。奖励函数的设计至关重要，通常采用稀疏奖励，只有当智能体到达目标状态时才给予奖励。为了加速学习过程，可以采用奖励塑造（reward shaping）技术，例如，根据智能体与目标状态的距离给予中间奖励。此外，探索策略的选择也很重要，常用的方法包括ε-greedy策略和Boltzmann探索策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，SLAP在四个模拟机器人环境中均取得了显著的性能提升。与纯规划方法相比，SLAP能够将整体计划长度缩短50%以上。与扁平化和分层强化学习方法相比，SLAP具有更高的任务成功率。此外，SLAP还能够发现一些人工难以设计的动态物理即兴动作，例如，拍打、摆动、擦拭等。

🎯 应用场景

SLAP具有广泛的应用前景，例如，可以应用于机器人操作、自动驾驶、游戏AI等领域。在机器人操作中，SLAP可以帮助机器人自动学习复杂的装配、抓取和放置策略。在自动驾驶中，SLAP可以帮助车辆自动规划更高效的行驶路线，并应对各种复杂的交通场景。在游戏AI中，SLAP可以帮助游戏角色自动学习更智能的战斗策略。

📄 摘要（原文）

Long-horizon decision-making with sparse rewards and continuous states and actions remains a fundamental challenge in AI and robotics. Task and motion planning (TAMP) is a model-based framework that addresses this challenge by planning hierarchically with abstract actions (options). These options are manually defined, limiting the agent to behaviors that we as human engineers know how to program (pick, place, move). In this work, we propose Shortcut Learning for Abstract Planning (SLAP), a method that leverages existing TAMP options to automatically discover new ones. Our key idea is to use model-free reinforcement learning (RL) to learn shortcuts in the abstract planning graph induced by the existing options in TAMP. Without any additional assumptions or inputs, shortcut learning leads to shorter solutions than pure planning, and higher task success rates than flat and hierarchical RL. Qualitatively, SLAP discovers dynamic physical improvisations (e.g., slap, wiggle, wipe) that differ significantly from the manually-defined ones. In experiments in four simulated robotic environments, we show that SLAP solves and generalizes to a wide range of tasks, reducing overall plan lengths by over 50% and consistently outperforming planning and RL baselines.