Accelerating Reinforcement Learning via Error-Related Human Brain Signals

📄 arXiv: 2511.18878v1 📥 PDF

作者: Suzie Kim, Hye-Bin Shin, Hyo-Jeong Jang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-24

💡 一句话要点

通过脑电信号加速复杂机器人操作中的强化学习

🎯 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) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 脑电图 强化学习 机器人操作 人类反馈 误差相关电位 高维任务 奖励塑造

📋 核心要点

  1. 现有的EEG引导强化学习研究主要集中在低维运动任务，缺乏对高维操作任务的探索。
  2. 本研究提出将误差相关电位整合到奖励塑造中，以利用人类的神经反馈加速策略学习。
  3. 实验结果显示，神经反馈显著提高了任务成功率，且在不同人类反馈权重下表现出一致的学习加速效果。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了隐性神经反馈如何加速复杂机器人操作中的强化学习。以往的脑电图（EEG）引导的强化学习研究主要集中在导航或低维运动任务上，而我们旨在理解这些神经评估信号是否能改善高维操作任务中的策略学习。我们将从离线训练的EEG分类器解码的误差相关电位整合到奖励塑造中，并系统评估人类反馈权重的影响。在一个障碍丰富的7自由度操控器实验中，结果表明神经反馈加速了强化学习，并且根据人类反馈权重的不同，任务成功率有时超过稀疏奖励基线。此外，跨所有受试者应用最佳反馈权重时，我们观察到相较于稀疏奖励设置，强化学习的一致加速。离开一个受试者的评估确认了该框架在EEG解码可变性内的稳健性。我们的发现表明，基于EEG的强化学习可以超越运动任务，为人类对齐的操作技能获取提供可行路径。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决如何在复杂的高维机器人操作任务中有效利用人类的神经反馈来加速强化学习的问题。现有方法主要集中在低维任务，缺乏对高维操作的有效支持。

核心思路：本研究的核心思路是将从EEG信号中解码的误差相关电位整合到奖励塑造中，通过人类的神经反馈来优化策略学习过程。这种设计旨在利用人类的即时反馈来提高学习效率。

技术框架：整体架构包括EEG信号的采集与解码、奖励塑造模块以及强化学习算法。首先，通过离线训练的EEG分类器获取误差相关电位，然后将其应用于强化学习的奖励信号中，最后通过强化学习算法进行策略优化。

关键创新：本研究的主要创新在于将EEG信号与强化学习相结合，特别是在高维操作任务中应用神经反馈。这一方法与传统的稀疏奖励机制相比，能够更有效地利用人类反馈信息。

关键设计：在实验中，设置了不同的人类反馈权重，并通过系统评估其对学习效果的影响。损失函数设计上考虑了神经反馈的权重调整，以优化策略学习的收敛速度和成功率。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用神经反馈的强化学习在任务成功率上有时超过稀疏奖励基线，且在最佳反馈权重下，强化学习的加速效果在所有受试者中保持一致。具体而言，神经反馈显著提高了学习效率，验证了其在高维操作任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、智能制造和人机协作等。通过利用人类的神经反馈，机器人可以更快速地学习复杂的操作技能，提升其在实际环境中的适应能力和效率。这一方法为未来的智能机器人系统提供了新的发展方向，可能会在医疗、服务和工业等多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

In this work, we investigate how implicit neural feed back can accelerate reinforcement learning in complex robotic manipulation settings. While prior electroencephalogram (EEG) guided reinforcement learning studies have primarily focused on navigation or low-dimensional locomotion tasks, we aim to understand whether such neural evaluative signals can improve policy learning in high-dimensional manipulation tasks involving obstacles and precise end-effector control. We integrate error related potentials decoded from offline-trained EEG classifiers into reward shaping and systematically evaluate the impact of human-feedback weighting. Experiments on a 7-DoF manipulator in an obstacle-rich reaching environment show that neural feedback accelerates reinforcement learning and, depending on the human-feedback weighting, can yield task success rates that at times exceed those of sparse-reward baselines. Moreover, when applying the best-performing feedback weighting across all sub jects, we observe consistent acceleration of reinforcement learning relative to the sparse-reward setting. Furthermore, leave-one subject-out evaluations confirm that the proposed framework remains robust despite the intrinsic inter-individual variability in EEG decodability. Our findings demonstrate that EEG-based reinforcement learning can scale beyond locomotion tasks and provide a viable pathway for human-aligned manipulation skill acquisition.