Incremental Residual Reinforcement Learning Toward Real-World Learning for Social Navigation

📄 arXiv: 2604.07945v1 📥 PDF

作者: Haruto Nagahisa, Kohei Matsumoto, Yuki Tomita, Yuki Hyodo, Ryo Kurazume

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-04-09

💡 一句话要点

提出增量残差强化学习(IRRL)用于社交导航的真实世界机器人学习。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 社交导航 强化学习 增量学习 残差学习 真实世界学习 机器人 在线学习

📋 核心要点

  1. 现有社交导航强化学习方法难以模拟真实世界中复杂多变的行人动态和社会规则。
  2. 提出增量残差强化学习(IRRL)，结合增量学习的轻量化和残差学习的高效性。
  3. 仿真实验表明IRRL性能与传统方法相当，真实世界实验验证了其在未知环境中的适应性。

📝 摘要（中文）

随着移动机器人需求的持续增长，社交导航已成为一项关键任务，推动了对深度强化学习(RL)方法的研究。然而，由于行人动态和社会习俗在不同地区差异很大，仿真环境难以涵盖所有可能的真实场景。真实世界强化学习，即智能体直接在物理环境中操作并学习，为解决这个问题提供了一个有希望的方案。然而，这种方法面临着重大挑战，尤其是在边缘设备上受限的计算资源和学习效率方面。在本研究中，我们提出了增量残差强化学习(IRRL)。该方法集成了增量学习（一种无需回放缓冲区或批量更新的轻量级过程）与残差强化学习（通过仅训练相对于基本策略的残差来提高学习效率）。通过仿真实验，我们证明了IRRL在缺乏回放缓冲区的情况下，实现了与传统基于回放缓冲区的方法相当的性能，并且优于现有的增量学习方法。此外，真实世界的实验证实，IRRL能够使机器人通过真实世界的学习有效地适应以前未见过的环境。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决社交导航中，机器人如何在计算资源有限的边缘设备上，高效地适应真实世界中复杂且未知的行人环境的问题。现有方法，特别是基于仿真的强化学习，难以捕捉真实世界行人行为的多样性和区域差异，而直接在真实世界中学习又面临计算资源和学习效率的挑战。

核心思路：论文的核心思路是将增量学习和残差强化学习相结合。增量学习无需回放缓冲区和批量更新，降低了计算负担；残差强化学习则通过学习相对于已有策略的残差，加速了学习过程。这样，机器人可以在真实世界中以较低的计算成本快速适应新环境。

技术框架：IRRL的整体框架包含以下几个主要部分：1)一个预训练的基线策略，用于提供初始导航能力；2)一个增量残差学习模块，用于在线学习环境中的细微变化；3)一个策略融合机制，将基线策略和学习到的残差策略进行整合，生成最终的导航策略。整个过程无需离线训练和回放缓冲区。

关键创新：IRRL的关键创新在于将增量学习和残差强化学习相结合，从而在计算资源受限的条件下实现了高效的真实世界学习。与传统的强化学习方法相比，IRRL无需大量的离线数据和复杂的训练过程，可以直接在真实环境中进行在线学习。与现有的增量学习方法相比，IRRL通过残差学习加速了学习过程，提高了学习效率。

关键设计：IRRL的关键设计包括：1)残差策略的网络结构，通常是一个小型神经网络，用于学习相对于基线策略的动作残差；2)奖励函数的设计，需要能够反映社交导航中的各种因素，如安全性、效率和社交礼仪；3)探索策略的选择，需要在探索新环境和利用已有知识之间进行平衡；4)策略融合的权重设置，需要根据环境的变化动态调整基线策略和残差策略的贡献。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真实验表明，IRRL在没有回放缓冲区的情况下，性能与传统的基于回放缓冲区的强化学习方法相当，并且优于现有的增量学习方法。更重要的是，真实世界的实验验证了IRRL能够使机器人在以前未见过的环境中有效地学习和适应。具体性能数据未知，但实验结果表明IRRL在真实场景下具有良好的泛化能力和适应性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在复杂动态环境中进行社交导航的移动机器人，例如服务型机器人、自动驾驶车辆、以及辅助行动不便人士的机器人。通过在真实世界中进行持续学习，这些机器人能够更好地适应不同地区的文化习俗和行人行为，从而提供更安全、高效和舒适的导航体验。未来，该技术有望推动移动机器人在城市生活中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

As the demand for mobile robots continues to increase, social navigation has emerged as a critical task, driving active research into deep reinforcement learning (RL) approaches. However, because pedestrian dynamics and social conventions vary widely across different regions, simulations cannot easily encompass all possible real-world scenarios. Real-world RL, in which agents learn while operating directly in physical environments, presents a promising solution to this issue. Nevertheless, this approach faces significant challenges, particularly regarding constrained computational resources on edge devices and learning efficiency. In this study, we propose incremental residual RL (IRRL). This method integrates incremental learning, which is a lightweight process that operates without a replay buffer or batch updates, with residual RL, which enhances learning efficiency by training only on the residuals relative to a base policy. Through the simulation experiments, we demonstrated that, despite lacking a replay buffer, IRRL achieved performance comparable to those of conventional replay buffer-based methods and outperformed existing incremental learning approaches. Furthermore, the real-world experiments confirmed that IRRL can enable robots to effectively adapt to previously unseen environments through the real-world learning.