MIRACLE: Inverse Reinforcement and Curriculum Learning Model for Human-inspired Mobile Robot Navigation

📄 arXiv: 2312.03651v2 📥 PDF

作者: Nihal Gunukula, Kshitij Tiwari, Aniket Bera

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2023-12-06 (更新: 2023-12-07)

💡 一句话要点

MIRACLE：用于人启发式移动机器人导航的逆强化学习与课程学习模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 移动机器人导航 逆强化学习 课程学习 人启发式导航 应急救援

📋 核心要点

  1. 现有社交感知导航算法在计算效率和环境适应性方面存在挑战，限制了其在复杂环境中的应用。
  2. MIRACLE模型利用游戏化学习收集人类导航数据，并结合逆强化学习，使机器人能够模仿人类的导航策略。
  3. 实验结果表明，MIRACLE模型在模拟环境中实现了较低的导航损失，验证了其在人启发式导航方面的有效性。

📝 摘要（中文）

在紧急情况下，移动机器人必须像人类一样导航，解读环境刺激以快速定位潜在受害者，同时不干扰急救人员。现有的具有社会意识的导航算法面临计算和适应性挑战。为了克服这些问题，我们提出了一种解决方案MIRACLE——一种逆强化学习和课程学习模型，该模型采用游戏化学习来收集刺激驱动的人类导航数据。然后，该数据用于训练深度逆最大熵强化学习模型，从而减少对演示者能力的依赖。测试表明，在400大小的环境中，损失仅为2.7717，表明能够复制类似人类的反应。由于当前数据库缺乏全面的刺激驱动数据，因此需要我们的方法。通过这样做，我们使机器人能够在紧急情况下以类似人类的感知进行导航，从而增强其拯救生命的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决移动机器人在紧急情况下如何像人类一样进行导航的问题。现有方法，特别是社交感知导航算法，在计算复杂度和环境适应性方面存在不足，难以在动态和复杂的紧急环境中有效导航。这些方法通常依赖于大量的预定义规则或复杂的传感器数据处理，限制了其泛化能力和实时性。

核心思路：论文的核心思路是利用逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）从人类导航行为中学习奖励函数，并结合课程学习（Curriculum Learning）逐步训练机器人。通过游戏化学习收集人类在特定刺激下的导航数据，然后使用这些数据训练一个深度逆最大熵强化学习模型。这种方法旨在使机器人能够理解人类的导航意图，并模仿人类在紧急情况下的导航策略。

技术框架：MIRACLE模型的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据收集：通过游戏化环境收集人类在不同刺激下的导航数据。2) 逆强化学习：使用收集到的数据训练深度逆最大熵强化学习模型，学习人类导航的奖励函数。3) 课程学习：采用课程学习策略，逐步增加训练环境的复杂性，提高模型的泛化能力。4) 导航执行：将学习到的奖励函数用于机器人的导航控制，使其能够像人类一样在紧急情况下进行导航。

关键创新：该论文的关键创新在于结合了逆强化学习和课程学习，并利用游戏化学习收集人类导航数据。与传统的强化学习方法相比，逆强化学习能够从人类行为中学习奖励函数，避免了手动设计奖励函数的困难。课程学习则有助于提高模型的泛化能力和训练效率。此外，通过游戏化学习收集数据，可以更有效地获取人类在特定刺激下的导航行为。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 游戏化学习环境：设计一个游戏化的模拟环境，用于收集人类在不同刺激下的导航数据。2) 深度逆最大熵强化学习模型：使用深度神经网络来表示奖励函数，并采用最大熵原理来提高模型的鲁棒性。3) 课程学习策略：设计一个课程学习策略，逐步增加训练环境的复杂性，例如增加障碍物数量或改变环境布局。4) 损失函数：使用合适的损失函数来训练逆强化学习模型，例如最大似然估计或对比损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，MIRACLE模型在400大小的模拟环境中实现了较低的导航损失（2.7717），表明该模型能够有效地模仿人类的导航行为。该结果验证了MIRACLE模型在人启发式导航方面的有效性。与传统的导航算法相比，MIRACLE模型能够更好地适应动态和复杂的环境，并做出更合理的导航决策。

🎯 应用场景

MIRACLE模型具有广泛的应用前景，尤其是在应急救援、安保巡逻和人机协作等领域。该模型可以使机器人在紧急情况下像人类一样进行导航，从而提高救援效率和安全性。此外，该模型还可以应用于安保巡逻机器人，使其能够更好地理解环境并做出合理的决策。在人机协作方面，该模型可以使机器人更好地理解人类的意图，从而实现更自然和高效的协作。

📄 摘要（原文）

In emergency scenarios, mobile robots must navigate like humans, interpreting stimuli to locate potential victims rapidly without interfering with first responders. Existing socially-aware navigation algorithms face computational and adaptability challenges. To overcome these, we propose a solution, MIRACLE -- an inverse reinforcement and curriculum learning model, that employs gamified learning to gather stimuli-driven human navigational data. This data is then used to train a Deep Inverse Maximum Entropy Reinforcement Learning model, reducing reliance on demonstrator abilities. Testing reveals a low loss of 2.7717 within a 400-sized environment, signifying human-like response replication. Current databases lack comprehensive stimuli-driven data, necessitating our approach. By doing so, we enable robots to navigate emergency situations with human-like perception, enhancing their life-saving capabilities.