Tactile Active Inference Reinforcement Learning for Efficient Robotic Manipulation Skill Acquisition

📄 arXiv: 2311.11287v1 📥 PDF

作者: Zihao Liu, Xing Liu, Yizhai Zhang, Zhengxiong Liu, Panfeng Huang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2023-11-19

💡 一句话要点

提出触觉主动推理强化学习以解决机器人操作技能学习效率问题

🎯 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: 机器人操作 强化学习 主动推理 触觉传感器 技能学习 稀疏奖励 模型预测

📋 核心要点

  1. 现有控制方法难以应对开放世界的机器人操作，且现有学习方法效率低下，限制了其应用范围。
  2. 本研究提出的Tactile-AIRL方法结合了主动推理与强化学习，旨在提高训练效率和适应性。
  3. 实验结果显示，该方法在非抓取物体推送任务中训练效率显著提高，超越了传统基线，且在实际任务中表现出色。

📝 摘要（中文）

机器人操作有潜力替代人类执行繁琐或危险的任务。然而，由于现实中开放世界操作的难以形式化描述以及现有学习方法的低效性，控制基础的方法并不适用。本研究提出了一种新颖的机器人操作技能学习方法——触觉主动推理强化学习（Tactile-AIRL），旨在实现高效训练。通过引入主动推理，将基于模型的技术和内在好奇心整合到强化学习过程中，从而提高算法的训练效率和对稀疏奖励的适应性。此外，利用基于视觉的触觉传感器为操作任务提供详细感知。仿真结果表明，该方法在非抓取物体推送任务中显著提高了训练效率，能够在稠密和稀疏奖励任务中表现优异，超越了SAC基线。最后，通过物理实验验证了算法在夹持螺丝任务中的快速学习能力及其实际应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人操作技能学习中的效率问题，现有方法在开放世界操作中难以形式化描述，且学习效率低下。

核心思路：提出的Tactile-AIRL方法通过主动推理整合模型基础技术与内在好奇心，提升强化学习的训练效率和对稀疏奖励的适应性。

技术框架：整体架构包括触觉传感器数据采集、主动推理模块、强化学习训练和模型预测规划等主要模块，形成一个闭环的学习与执行系统。

关键创新：最重要的技术创新在于将主动推理引入强化学习过程，使得算法在面对稀疏奖励时能够更有效地进行学习，与传统方法相比，显著提高了训练效率。

关键设计：在设计中，采用了基于视觉的触觉传感器，结合特定的损失函数和网络结构，优化了模型的学习过程，确保了在复杂任务中的高效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Tactile-AIRL方法在非抓取物体推送任务中实现了显著的训练效率提升，能够在仅需少量交互回合的情况下，超越SAC基线，展示了其在稠密和稀疏奖励任务中的优越性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人和危险环境下的操作等。通过提高机器人在复杂操作任务中的学习效率，能够更好地替代人类完成高风险或重复性工作，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulation holds the potential to replace humans in the execution of tedious or dangerous tasks. However, control-based approaches are not suitable due to the difficulty of formally describing open-world manipulation in reality, and the inefficiency of existing learning methods. Thus, applying manipulation in a wide range of scenarios presents significant challenges. In this study, we propose a novel method for skill learning in robotic manipulation called Tactile Active Inference Reinforcement Learning (Tactile-AIRL), aimed at achieving efficient training. To enhance the performance of reinforcement learning (RL), we introduce active inference, which integrates model-based techniques and intrinsic curiosity into the RL process. This integration improves the algorithm's training efficiency and adaptability to sparse rewards. Additionally, we utilize a vision-based tactile sensor to provide detailed perception for manipulation tasks. Finally, we employ a model-based approach to imagine and plan appropriate actions through free energy minimization. Simulation results demonstrate that our method achieves significantly high training efficiency in non-prehensile objects pushing tasks. It enables agents to excel in both dense and sparse reward tasks with just a few interaction episodes, surpassing the SAC baseline. Furthermore, we conduct physical experiments on a gripper screwing task using our method, which showcases the algorithm's rapid learning capability and its potential for practical applications.