A Framework for Scalable Heterogeneous Multi-Agent Adversarial Reinforcement Learning in IsaacLab

📄 arXiv: 2510.01264v1 📥 PDF

作者: Isaac Peterson, Christopher Allred, Jacob Morrey, Mario Harper

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-09-26

备注: 8 page, 9 figures, code https://github.com/DIRECTLab/IsaacLab-HARL

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

扩展IsaacLab框架，实现异构多智能体对抗强化学习的可扩展训练

🎯 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: 多智能体强化学习 对抗学习 异构智能体 IsaacLab 机器人仿真

📋 核心要点

  1. 多智能体强化学习在动态环境中协作的机器人系统中至关重要，但现有工作主要集中在协作环境。
  2. 本文扩展IsaacLab框架，支持对抗性MARL，集成了HAPPO的竞争变体，实现高效训练和评估。
  3. 实验表明，该框架能够为形态多样的多智能体竞争建模和训练鲁棒策略，并保持高吞吐量和仿真真实感。

📝 摘要（中文）

本文扩展了IsaacLab框架，以支持在高保真物理仿真中可扩展地训练对抗策略。我们引入了一套对抗性多智能体强化学习（MARL）环境，这些环境具有目标和能力不对称的异构智能体。我们的平台集成了异构智能体强化学习与近端策略优化（HAPPO）的竞争变体，从而能够在对抗性动态下进行高效的训练和评估。在多个基准场景中的实验表明，该框架能够为形态多样的多智能体竞争建模和训练鲁棒的策略，同时保持高吞吐量和仿真真实感。代码和基准可在https://github.com/DIRECTLab/IsaacLab-HARL 获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多智能体强化学习研究主要集中在协作场景，而忽略了对抗性交互在现实世界应用中的重要性，例如追逐-逃避、安全和竞争性操作。现有的框架可能难以处理异构智能体，特别是当这些智能体具有不对称的目标和能力时。此外，在高保真物理仿真中进行可扩展的对抗性训练仍然是一个挑战。

核心思路：本文的核心思路是扩展IsaacLab框架，使其能够支持在高保真物理仿真中进行可扩展的对抗性多智能体强化学习训练。通过集成异构智能体强化学习（HARL）与近端策略优化（PPO）的竞争变体（HAPPO），该框架能够有效地训练和评估具有不同形态和能力的智能体在对抗环境中的策略。

技术框架：该框架基于NVIDIA的IsaacLab平台，并引入了一套新的对抗性MARL环境。这些环境包含具有不对称目标和能力的异构智能体。该框架的核心是集成了HAPPO算法，用于训练智能体的策略。整个训练流程包括以下步骤：1) 在IsaacLab环境中创建对抗性场景；2) 使用HAPPO算法训练每个智能体的策略；3) 在仿真环境中评估训练好的策略；4) 根据评估结果调整训练参数，并重复步骤2和3。

关键创新：该论文的关键创新在于将HAPPO算法与IsaacLab平台相结合，从而实现了在高保真物理仿真中对异构智能体进行可扩展的对抗性训练。此外，该论文还引入了一套新的对抗性MARL环境，这些环境具有目标和能力不对称的异构智能体，更贴近现实世界的应用场景。

关键设计：HAPPO算法是基于PPO的，但针对异构智能体进行了改进。具体来说，HAPPO为每个智能体维护一个独立的策略网络，并使用集中的评论家网络来评估每个智能体的行为。损失函数包括策略损失、价值损失和熵正则化项。该框架还支持各种参数设置，例如学习率、折扣因子和裁剪参数，这些参数可以根据具体的环境进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架能够有效地训练异构智能体在对抗环境中的策略。在多个基准场景中，该框架都取得了良好的性能，并且能够保持高吞吐量和仿真真实感。例如，在追逐-逃避游戏中，训练好的追逐者能够有效地追捕逃避者，即使逃避者具有更快的速度和更高的机动性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人领域的各种对抗性场景，例如追逐-逃避游戏、安全巡逻、资源竞争和对抗性操作。通过在高保真物理仿真中训练鲁棒的对抗策略，可以提高机器人在复杂和动态环境中的适应性和性能。此外，该框架还可以用于开发更安全的自主系统，例如自动驾驶汽车和无人机。

📄 摘要（原文）

Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) is central to robotic systems cooperating in dynamic environments. While prior work has focused on these collaborative settings, adversarial interactions are equally critical for real-world applications such as pursuit-evasion, security, and competitive manipulation. In this work, we extend the IsaacLab framework to support scalable training of adversarial policies in high-fidelity physics simulations. We introduce a suite of adversarial MARL environments featuring heterogeneous agents with asymmetric goals and capabilities. Our platform integrates a competitive variant of Heterogeneous Agent Reinforcement Learning with Proximal Policy Optimization (HAPPO), enabling efficient training and evaluation under adversarial dynamics. Experiments across several benchmark scenarios demonstrate the framework's ability to model and train robust policies for morphologically diverse multi-agent competition while maintaining high throughput and simulation realism. Code and benchmarks are available at: https://github.com/DIRECTLab/IsaacLab-HARL .