Learning What Matters: Adaptive Information-Theoretic Objectives for Robot Exploration

📄 arXiv: 2605.12084v1 📥 PDF

作者: Youwei Yu, Jionghao Wang, Zhengming Yu, Wenping Wang, Lantao Liu

分类: cs.RO, cs.AI, cs.IT, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2026-05-12

💡 一句话要点

提出QOED自适应信息目标，提升机器人探索中模型参数学习的效率与准确性

🎯 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: 机器人探索 信息论目标 最优实验设计 强化学习 模型学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人探索方法难以设计可学习的信息论目标，因为难以确定收集的数据实际能揭示哪些信息，尤其是在高维机器人系统中。
  2. 论文提出准最优实验设计(QOED)，通过分析Fisher信息矩阵，自适应地选择可辨识的参数方向，并抑制非关键参数的影响。
  3. 实验结果表明，QOED在导航和操作任务中显著提升了性能，可辨识方向选择和干扰抑制分别带来了35.23%和21.98%的性能提升。

📝 摘要（中文）

为解决机器人探索中学习信息论目标的挑战，本研究提出了一种基于最优实验设计的自适应信息目标——准最优实验设计(QOED)。QOED通过特征空间分析Fisher信息矩阵，识别可观测子空间并选择可辨识的参数方向。同时，QOED修改探索目标，强调这些方向，抑制非关键参数的干扰。在有界干扰影响和关键方向与干扰方向有限耦合的条件下，QOED为探索所有参数的理想信息目标提供了一个常数因子近似。在模拟和真实世界的导航和操作任务中，可辨识方向选择和干扰抑制分别带来了35.23%和21.98%的性能提升。当作为基于模型的策略优化中的探索目标时，QOED进一步提高了策略性能，优于已建立的强化学习基线。

🔬 方法详解

问题定义：机器人探索旨在通过主动收集数据来减少模型参数的不确定性。然而，在高维机器人系统中，并非所有参数方向都容易观测或辨识。即使选择了可辨识的方向，忽略的方向仍然会影响探索，扭曲信息度量，导致探索效率低下。现有方法难以有效地确定哪些信息是真正重要的，从而影响了学习效率。

核心思路：论文的核心思路是借鉴最优实验设计(OED)的思想，自适应地选择对模型参数学习最有价值的信息。通过分析Fisher信息矩阵，识别可观测的参数子空间，并专注于探索这些方向，同时抑制其他不重要参数的干扰。这样可以更有效地利用探索资源，提高模型学习的效率和准确性。

技术框架：QOED方法主要包含以下几个阶段：1) Fisher信息矩阵计算：根据当前模型和数据，计算Fisher信息矩阵，反映参数的可辨识性。2) 特征空间分析：对Fisher信息矩阵进行特征值分解，识别可观测的参数子空间。3) 目标函数修改：根据特征空间分析的结果，修改探索目标函数，强调可观测方向，抑制非关键方向。4) 策略优化：使用强化学习等方法，优化探索策略，最大化修改后的目标函数。

关键创新：QOED的关键创新在于将最优实验设计的思想引入到机器人探索中，并将其与强化学习相结合，实现自适应的信息目标学习。与传统的信息论目标相比，QOED能够自动识别和选择对模型学习最有价值的信息，从而提高探索效率。与直接应用OED相比，QOED考虑了高维机器人系统的复杂性，通过抑制非关键参数的干扰，提高了鲁棒性。

关键设计：QOED的关键设计包括：1) Fisher信息矩阵的正则化：为了避免Fisher信息矩阵的奇异性，需要对其进行正则化处理。2) 特征值阈值的选择：需要选择合适的阈值来确定可观测的参数子空间。3) 目标函数的权重设计：需要合理地设计目标函数中可观测方向和非关键方向的权重，以平衡探索效率和鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，QOED在模拟和真实世界的导航和操作任务中均取得了显著的性能提升。具体而言，可辨识方向选择和干扰抑制分别带来了35.23%和21.98%的性能提升。此外，当QOED作为基于模型的策略优化中的探索目标时，策略性能也优于已建立的强化学习基线，验证了QOED的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要自主探索和模型学习的机器人任务，例如自主导航、物体操作、环境建模等。通过提高模型学习的效率和准确性，可以显著提升机器人的自主性和适应性，使其能够更好地完成复杂任务。该方法在自动驾驶、智能制造、服务机器人等领域具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Designing learnable information-theoretic objectives for robot exploration remains challenging. Such objectives aim to guide exploration toward data that reduces uncertainty in model parameters, yet it is often unclear what information the collected data can actually reveal. Although reinforcement learning (RL) can optimize a given objective, constructing objectives that reflect parametric learnability is difficult in high-dimensional robotic systems. Many parameter directions are weakly observable or unidentifiable, and even when identifiable directions are selected, omitted directions can still influence exploration and distort information measures. To address this challenge, we propose Quasi-Optimal Experimental Design (Q{\footnotesize OED}), an adaptive information objective grounded in optimal experimental design. Q{\footnotesize OED} (i) performs eigenspace analysis of the Fisher information matrix to identify an observable subspace and select identifiable parameter directions, and (ii) modifies the exploration objective to emphasize these directions while suppressing nuisance effects from non-critical parameters. Under bounded nuisance influence and limited coupling between critical and nuisance directions, Q{\footnotesize OED} provides a constant-factor approximation to the ideal information objective that explores all parameters. We evaluate Q{\footnotesize OED} on simulated and real-world navigation and manipulation tasks, where identifiable-direction selection and nuisance suppression yield performance improvements of \SI{35.23}{\percent} and \SI{21.98}{\percent}, respectively. When integrated as an exploration objective in model-based policy optimization, Q{\footnotesize OED} further improves policy performance over established RL baselines.