Reinforcement Learning from Implicit Neural Feedback for Human-Aligned Robot Control
作者: Suzie Kim
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-11-18
备注: Master's thesis, Korea University, 2025. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2507.13171
💡 一句话要点
提出基于隐式神经反馈的强化学习方法，用于人机协作机器人控制
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 人机交互 脑电信号 隐式反馈 机器人控制
📋 核心要点
- 传统强化学习在稀疏奖励下表现不佳，依赖人工设计的复杂奖励函数，限制了其应用。
- 提出RLIHF框架，利用脑电信号（ErrP）作为隐式反馈，无需用户显式干预，实现连续评估。
- 实验表明，基于EEG反馈训练的智能体在复杂操作任务中达到与密集奖励训练智能体相当的性能。
📝 摘要（中文）
传统的强化学习方法在稀疏奖励环境下难以学习有效的策略，通常需要手动设计复杂的、特定于任务的奖励函数。为了解决这个问题，从人类反馈中进行强化学习（RLHF）应运而生，它用人类提供的评估信号来补充手工设计的奖励。然而，大多数现有的RLHF方法依赖于显式反馈机制，例如按钮按下或偏好标签，这会中断自然交互过程并给用户带来巨大的认知负担。我们提出了一种新颖的从隐式人类反馈中进行强化学习（RLIHF）的框架，该框架利用非侵入性脑电图（EEG）信号，特别是错误相关电位（ErrP），来提供连续的、隐式的反馈，而无需显式的用户干预。该方法采用预训练的解码器将原始EEG信号转换为概率奖励分量，从而即使在存在稀疏外部奖励的情况下也能实现有效的策略学习。我们在基于MuJoCo物理引擎的仿真环境中评估了我们的方法，使用Kinova Gen2机械臂执行复杂的抓取和放置任务，该任务需要避开障碍物同时操作目标对象。结果表明，使用解码后的EEG反馈训练的智能体实现了与使用密集、手动设计的奖励训练的智能体相当的性能。这些发现验证了使用隐式神经反馈在交互式机器人技术中实现可扩展且与人类对齐的强化学习的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有强化学习方法在稀疏奖励环境下难以有效学习，需要人工设计复杂的奖励函数。而现有RLHF方法依赖显式反馈，中断人机交互，增加用户认知负担。因此，需要一种能够利用隐式反馈信号进行强化学习的方法，以实现更自然、高效的人机协作。
核心思路：核心思路是利用非侵入式脑电信号（EEG）中的错误相关电位（ErrP）作为隐式反馈信号，代替显式的用户输入。通过解码ErrP信号，将其转化为概率奖励分量，从而在强化学习过程中引导智能体学习。这种方法旨在减少用户认知负担，并实现更自然的人机交互。
技术框架：该RLIHF框架包含以下主要模块：1) 机器人环境（MuJoCo仿真）；2) 智能体（基于强化学习算法）；3) EEG信号采集设备；4) 预训练的EEG解码器（将EEG信号转换为概率奖励）；5) 奖励函数（结合外部奖励和解码后的EEG奖励）。整体流程是：智能体在环境中执行动作，用户观察并产生ErrP信号，EEG解码器将ErrP信号转换为奖励，智能体根据奖励更新策略。
关键创新：关键创新在于利用隐式神经反馈（ErrP）作为强化学习的奖励信号。与传统的显式反馈方法相比，该方法无需用户主动提供反馈，从而减少了用户认知负担，实现了更自然的人机交互。此外，使用预训练的解码器将EEG信号转换为概率奖励，提高了奖励信号的可靠性和鲁棒性。
关键设计：使用了预训练的EEG解码器，该解码器将原始EEG信号映射到概率奖励分量。具体来说，解码器可能是一个分类器，用于区分“正确”和“错误”的脑电信号模式。奖励函数将外部奖励（如果存在）与解码后的EEG奖励相结合，形成最终的奖励信号。强化学习算法（具体算法未知，原文未提及）利用该奖励信号来更新智能体的策略。Kinova Gen2机械臂在MuJoCo环境中执行抓取和放置任务，需要避开障碍物。
📊 实验亮点
实验结果表明，使用解码后的EEG反馈训练的智能体在MuJoCo仿真环境中，执行复杂的抓取和放置任务时，其性能与使用密集、手动设计的奖励函数训练的智能体相当。这表明，即使在没有显式奖励信号的情况下，利用隐式神经反馈也能有效地训练智能体，实现与人类对齐的机器人控制。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人机协作机器人、康复机器人、辅助设备等领域。通过利用用户的隐式神经反馈，机器人能够更准确地理解用户的意图，并做出相应的调整，从而提高人机交互的效率和自然性。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如智能家居、虚拟现实等。
📄 摘要（原文）
Conventional reinforcement learning (RL) approaches often struggle to learn effective policies under sparse reward conditions, necessitating the manual design of complex, task-specific reward functions. To address this limitation, reinforcement learning from human feedback (RLHF) has emerged as a promising strategy that complements hand-crafted rewards with human-derived evaluation signals. However, most existing RLHF methods depend on explicit feedback mechanisms such as button presses or preference labels, which disrupt the natural interaction process and impose a substantial cognitive load on the user. We propose a novel reinforcement learning from implicit human feedback (RLIHF) framework that utilizes non-invasive electroencephalography (EEG) signals, specifically error-related potentials (ErrPs), to provide continuous, implicit feedback without requiring explicit user intervention. The proposed method adopts a pre-trained decoder to transform raw EEG signals into probabilistic reward components, enabling effective policy learning even in the presence of sparse external rewards. We evaluate our approach in a simulation environment built on the MuJoCo physics engine, using a Kinova Gen2 robotic arm to perform a complex pick-and-place task that requires avoiding obstacles while manipulating target objects. The results show that agents trained with decoded EEG feedback achieve performance comparable to those trained with dense, manually designed rewards. These findings validate the potential of using implicit neural feedback for scalable and human-aligned reinforcement learning in interactive robotics.