Transfer Learning for Customized Car Racing Environments

📄 arXiv: 2605.17928v1 📥 PDF

作者: Benedict Florance Arockiaraj, Richard Chang, Wesley Yee

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2026-05-18

💡 一句话要点

利用迁移学习加速定制赛车环境中的强化学习智能体训练

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 迁移学习 深度强化学习 赛车游戏 模型预测控制 零样本迁移

📋 核心要点

  1. 深度强化学习在赛车游戏中训练智能体面临环境定制化带来的挑战，需要快速适应新赛道。
  2. 利用迁移学习，将智能体在一个赛道上学习到的知识迁移到其他定制赛道，加速学习过程并提高性能。
  3. 实验表明，迁移学习不仅提升了目标赛道的性能，而且在学习过程中就展现出优异的性能，基于模型的方法优于无模型方法。

📝 摘要（中文）

本文探讨了迁移学习在深度强化学习中的应用。通过迁移学习，智能体可以利用从一个任务中获得的知识和经验来解决另一个密切相关的任务。具体而言，本文旨在通过在一个赛道上训练智能体，然后通过零样本迁移或额外的微调，使其在OpenAI Car Racing环境中实现快速单圈时间。此外，本文还比较了基于模型和无模型方法的性能，观察到基于模型的方法在该环境中表现更优，并且比无模型方法收敛更快。实验结果表明，在大多数设置中，迁移学习不仅提高了目标领域的性能，而且在学习过程中也表现出很高的性能能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在OpenAI Car Racing环境中，如何使智能体快速适应新的、定制化的赛道环境的问题。现有方法，如从头开始训练，需要大量的训练时间和计算资源，效率较低。迁移学习旨在解决这一痛点，通过利用已有的知识来加速新环境的学习。

核心思路：论文的核心思路是利用迁移学习，将智能体在一个源赛道上学习到的驾驶策略和环境理解迁移到目标赛道。这样，智能体就可以避免从头开始学习，从而更快地适应新环境并取得更好的性能。论文同时比较了基于模型和无模型的方法，发现基于模型的方法更适合该任务。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：首先，在源赛道上训练一个强化学习智能体。然后，将训练好的智能体迁移到目标赛道，并进行零样本迁移或微调。论文比较了基于模型和无模型的强化学习算法，例如，使用某种模型预测控制（MPC）作为基于模型的方法，并使用深度Q网络（DQN）或策略梯度方法作为无模型方法。

关键创新：论文的关键创新在于将迁移学习应用于定制化的赛车环境，并比较了基于模型和无模型方法在迁移学习中的表现。结果表明，基于模型的方法更适合该任务，能够更快地收敛并取得更好的性能。此外，论文还探索了零样本迁移和微调两种迁移学习策略。

关键设计：论文的关键设计包括选择合适的强化学习算法（基于模型或无模型），设计合适的奖励函数，以及选择合适的网络结构（例如，用于预测环境状态转移的模型）。具体的参数设置和损失函数取决于所选择的强化学习算法。对于基于模型的方法，需要设计一个能够准确预测环境状态转移的模型，并使用合适的损失函数进行训练。对于无模型方法，需要设计合适的奖励函数来引导智能体的学习。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，迁移学习能够显著提高智能体在目标赛道上的性能，并且在学习过程中就展现出优异的性能。基于模型的方法比无模型方法收敛更快，性能更好。具体性能数据和提升幅度在论文中未明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、游戏AI等领域。在自动驾驶中，可以利用迁移学习将智能体在模拟环境中学习到的驾驶策略迁移到真实环境中，从而减少真实环境中的训练时间和风险。在游戏AI中，可以利用迁移学习使AI智能体快速适应新的游戏场景和任务。

📄 摘要（原文）

Transfer Learning, a technique where a model/agent can use the knowledge/expertise that it gained from one task and exploit that to solve another closely-related task, is often used in tackling problems in deep learning. Through this project, we explore transfer learning in the purview of deep reinforcement learning. Specifically, we want to use transfer learning to achieve the fast lap times in OpenAI's Car racing environment by training the agent on one circuit, and racing it on other customized target environments by zero-shot transfer or by additional fine-tuning. In addition, we compare the performance of model-based and model-free approaches, and observe that model-based approaches dominate in performance and converge faster than model-free approaches in this environment. We observe that transfer learning in most setups not only boosts the performance on the target domain, but also shows high performance ability during learning.