A Digital Twin Framework for Reinforcement Learning with Real-Time Self-Improvement via Human Assistive Teleoperation

📄 arXiv: 2406.00732v1 📥 PDF

作者: Kabirat Olayemi, Mien Van, Luke Maguire, Sean McLoone

分类: eess.SY

发布日期: 2024-06-02

💡 一句话要点

提出基于数字孪生和人机协作的强化学习框架，用于UGV实时自提升。

🎯 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: 强化学习 数字孪生 人机协作 无人地面车辆 实时自提升

📋 核心要点

  1. 传统强化学习在环境模型未知时表现出色，但难以应对协变量偏移和保证人类演示质量。
  2. 该方法构建数字孪生系统，利用仿真环境预训练模型，并结合少量人工指导进行实时自提升。
  3. 实验表明，该方法在奖励累积和训练效率方面均优于基线模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于数字孪生的、人机协作的强化学习(RL)框架，旨在解决RL模型在处理协变量偏移和保证人类演示质量方面的挑战。该框架利用部署后的人类智能实时地重新训练DRL模型。首先，在模拟环境中通过试错学习预训练模型，以实现可扩展性和自动化，并消除主观人为指导带来的偏差。其次，创建一个数字孪生体，从虚拟环境控制物理UGV，而不是直接在UGV上部署训练好的模型。第三，为了在不发生灾难性遗忘的情况下实现持续学习，引入了模型在重新训练开始时通过少量人工指导进行自我改进的能力。在静态和动态障碍物的模拟和真实环境中测试了所提出模型的性能。结果表明，该方法不仅在奖励累积方面优于基线模型，而且表现出卓越的训练效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习模型在实际部署中遇到的问题，特别是协变量偏移带来的性能下降，以及如何有效利用人类知识进行模型改进。现有方法要么依赖大量人工指导，引入主观偏差，要么难以适应真实环境的变化。

核心思路：核心思路是利用数字孪生技术，在虚拟环境中预训练模型，然后通过数字孪生体控制真实世界的UGV。在真实环境中，模型可以通过少量的人工指导进行实时自提升，从而克服协变量偏移，并持续改进模型性能。这种方法结合了强化学习的自动化和人类智能的指导，实现了更高效和鲁棒的学习。

技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 在模拟环境中进行基于试错的强化学习预训练；2) 创建UGV的数字孪生体，该孪生体在虚拟环境中运行，并控制真实的UGV；3) 在真实环境中，通过少量的人工指导，对模型进行实时自提升。框架的关键在于数字孪生体，它连接了虚拟环境和真实世界，使得模型可以在真实环境中持续学习和改进。

关键创新：最重要的创新点在于将数字孪生技术与人机协作的强化学习相结合，实现了模型的实时自提升。与传统的强化学习方法相比，该方法能够更好地适应真实环境的变化，并利用人类知识进行模型改进。与纯粹的人工指导方法相比，该方法减少了主观偏差，并实现了更高的自动化程度。

关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构。预训练阶段使用的强化学习算法类型未知。人工指导的具体方式也未详细描述，但强调了“少量”指导，以避免引入过多偏差。数字孪生体的具体实现方式（例如，如何同步虚拟环境和真实世界的状态）也未详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在奖励累积方面优于基线模型，并且具有更高的训练效率。具体性能数据和对比基线的详细信息未在摘要中给出，但强调了该方法在模拟和真实环境中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人地面车辆(UGV)的自主导航、机器人控制、智能交通等领域。通过数字孪生和人机协作，可以提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，降低部署和维护成本，并加速智能化系统的落地。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) or Deep Reinforcement Learning (DRL) is a powerful approach to solving Markov Decision Processes (MDPs) when the model of the environment is not known a priori. However, RL models are still faced with challenges such as handling covariate shifts and ensuring the quality of human demonstration. To address these challenges and further advance DRL models, our work develops a human-in-the-loop DRL framework via digital twin that leverages human intelligence after deployment to retrain the DRL model in real time. First, we develop a pre-trained model fully based on learning through trial and error in the simulated environment allowing scalability and automation while eliminating variability and biases that can come from subjective human guidance. Second, instead of deploying the trained model directly on the UGV, we create a digital twin which controls the physical UGV from the virtual environment. Third, to allow continuous learning without catastrophic forgetting, we introduce the ability of the model to self-improve with the help of small human guidance at the start of the retraining. We test the performance of our proposed model in both simulation and real-world environments with both static and dynamic obstacles. The results indicate that our proposed approach not only outperforms the baseline models in terms of reward accumulation but also demonstrates superior training efficiency.