Fuzzy Logic Theory-based Adaptive Reward Shaping for Robust Reinforcement Learning (FARS)
作者: Hürkan Şahin, Van Huyen Dang, Erdi Sayar, Alper Yegenoglu, Erdal Kayacan
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-17
备注: 6 pages, 5 figures
💡 一句话要点
提出基于模糊逻辑的自适应奖励塑造方法，提升强化学习在复杂导航任务中的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 奖励塑造 模糊逻辑 自适应控制 无人机导航
📋 核心要点
- 强化学习在复杂环境中面临探索难题，稀疏奖励导致学习效率低下，易陷入局部最优。
- 论文提出基于模糊逻辑的奖励塑造方法，融合专家知识，自适应调整奖励，提升学习稳定性。
- 实验表明，该方法在无人机竞速任务中表现出更快的收敛速度和更高的成功率。
📝 摘要（中文）
强化学习在具有高维状态空间和长时程的实际任务中面临挑战，稀疏或固定的奖励会严重减缓探索速度，并导致智能体陷入局部最优。本文提出了一种基于模糊逻辑的奖励塑造方法，将人类直觉融入到强化学习的奖励设计中。通过将专家知识编码为自适应且可解释的术语，模糊规则促进了稳定的学习，并降低了对超参数的敏感性。该方法利用这些特性来根据智能体的状态调整奖励贡献，从而在具有挑战性的导航任务中实现快速运动和精确控制之间的平滑过渡。在自主无人机竞速基准测试中进行的大量仿真结果表明，该方法在难度不断增加的场景中具有稳定的学习行为和一致的任务性能。在更具挑战性的环境中，该方法实现了更快的收敛速度，并降低了不同训练种子之间的性能差异，成功率提高了约5%。
🔬 方法详解
问题定义：强化学习在实际应用中，尤其是在高维状态空间和长时程任务中，面临着奖励稀疏和探索困难的问题。传统的固定奖励策略往往无法有效地引导智能体学习，导致收敛速度慢，容易陷入局部最优解。现有的奖励塑造方法虽然可以缓解这个问题，但通常需要手动设计奖励函数，对专家知识依赖性强，且对超参数敏感。
核心思路：本文的核心思路是利用模糊逻辑来自动调整奖励函数，将人类专家的经验知识编码到模糊规则中，从而实现自适应的奖励塑造。通过模糊逻辑的推理能力，可以根据智能体的当前状态动态地调整奖励的贡献，使得奖励函数更加灵活和智能，从而提高学习效率和鲁棒性。
技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 状态观测模块：用于获取智能体的当前状态信息。2) 模糊推理模块：该模块是核心，它根据预定义的模糊规则和智能体的状态信息，计算出奖励的调整因子。模糊规则由专家知识定义，例如，当智能体偏离目标路径时，给予负向奖励；当智能体接近目标时，给予正向奖励。3) 奖励塑造模块：该模块将模糊推理模块输出的调整因子与原始奖励相结合，生成最终的奖励信号。4) 强化学习算法模块：使用最终的奖励信号训练智能体。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将模糊逻辑引入到奖励塑造中，实现了奖励函数的自适应调整。与传统的固定奖励或手动设计的奖励函数相比，该方法可以更好地利用专家知识，并根据智能体的状态动态地调整奖励，从而提高学习效率和鲁棒性。此外，模糊规则具有可解释性，可以帮助理解智能体的学习过程。
关键设计：关键设计包括：1) 模糊规则的设计：需要根据具体的任务和专家知识，定义合适的模糊规则。2) 隶属度函数的设计：需要选择合适的隶属度函数来表示状态变量的模糊程度。3) 模糊推理方法：需要选择合适的模糊推理方法，例如，Mamdani推理或Takagi-Sugeno推理。4) 奖励函数的融合方式：需要选择合适的融合方式将模糊推理的结果与原始奖励相结合。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在自主无人机竞速任务中表现出优异的性能。与非模糊奖励方法相比，该方法在更具挑战性的环境中实现了更快的收敛速度，并降低了不同训练种子之间的性能差异，成功率提高了约5%。这表明该方法具有更好的鲁棒性和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要复杂导航和控制的机器人任务中，例如自动驾驶、无人机巡检、仓储物流等。通过将人类专家的经验知识融入到强化学习的奖励设计中，可以提高智能体在复杂环境中的学习效率和鲁棒性，从而实现更安全、更高效的自动化。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning (RL) often struggles in real-world tasks with high-dimensional state spaces and long horizons, where sparse or fixed rewards severely slow down exploration and cause agents to get trapped in local optima. This paper presents a fuzzy logic based reward shaping method that integrates human intuition into RL reward design. By encoding expert knowledge into adaptive and interpreable terms, fuzzy rules promote stable learning and reduce sensitivity to hyperparameters. The proposed method leverages these properties to adapt reward contributions based on the agent state, enabling smoother transitions between fast motion and precise control in challenging navigation tasks. Extensive simulation results on autonomous drone racing benchmarks show stable learning behavior and consistent task performance across scenarios of increasing difficulty. The proposed method achieves faster convergence and reduced performance variability across training seeds in more challenging environments, with success rates improving by up to approximately 5 percent compared to non fuzzy reward formulations.