Modifying RL Policies with Imagined Actions: How Predictable Policies Can Enable Users to Perform Novel Tasks

📄 arXiv: 2312.05991v1 📥 PDF

作者: Isaac Sheidlower, Reuben Aronson, Elaine Short

分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2023-12-10

备注: Pre-print to be published in the AAAI Fall Symposium 2023 Proceedings (part of the AI-HRI Symposium)

💡 一句话要点

提出IODA算法，提升用户通过混合控制与强化学习策略交互完成新任务的能力

🎯 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 人机协作 遥操作 混合控制 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有强化学习策略在混合控制场景下，用户干预可能导致机器人进入策略未知的状态，从而产生不符合用户预期的行为。
  2. IODA算法的核心思想是允许用户在部分动作空间进行干预，同时通过想象策略在其他动作空间的行为来调整整体策略。
  3. 论文提出了IODA算法，旨在提升用户在混合控制场景下，利用强化学习机器人完成新任务的能力，具体效果未知。

📝 摘要（中文）

用户通常希望能够灵活地利用机器人的功能来即时解决问题。对于基于强化学习（RL）的机器人，用户可能希望结合机器人的自主性以及自身对机器人行为的理解来完成新的任务。一种方法是用户通过遥操作控制机器人动作空间的一部分，同时RL策略控制其余部分。然而，现成的RL策略可能无法直接支持这种混合控制。例如，用户的控制可能使机器人进入策略认为的失败状态，导致机器人以用户不熟悉的方式行动，从而阻碍用户期望任务的成功。本文形式化了这个问题，并提出了Imaginary Out-of-Distribution Actions (IODA)算法，旨在解决该问题，并使用户能够利用他们对机器人行为的预期来完成新的任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文关注的问题是，当用户通过遥操作等方式干预强化学习机器人的部分动作空间时，由于用户的行为可能导致机器人进入强化学习策略未曾遇到的状态（out-of-distribution），从而导致机器人采取用户不期望的行为，最终影响用户完成任务。现有方法的痛点在于，强化学习策略通常是针对特定任务训练的，缺乏对用户干预的适应性。

核心思路：论文的核心思路是，允许用户在部分动作空间进行干预，同时通过“想象”策略在其他动作空间的行为，来调整整体策略，使得策略能够更好地适应用户的干预，从而提升用户完成任务的效率和成功率。这种“想象”行为的机制允许策略在用户干预下保持一定的可预测性。

技术框架：IODA算法的具体技术框架未知，但可以推测其大致流程如下：1. 用户通过遥操作等方式干预机器人的部分动作空间。2. IODA算法根据用户的干预，模拟或预测强化学习策略在剩余动作空间的行为。3. IODA算法将用户的干预和策略的“想象”行为结合起来，形成最终的机器人动作。4. 机器人执行动作，并根据环境反馈更新强化学习策略。

关键创新：论文的关键创新在于提出了“Imaginary Out-of-Distribution Actions”的概念，并设计了相应的算法（IODA）来解决用户干预下强化学习策略的适应性问题。与现有方法相比，IODA算法能够更好地利用用户对机器人行为的预期，从而提升用户完成任务的能力。

关键设计：由于论文细节未知，IODA算法的关键设计细节未知。但可以推测，可能涉及以下方面：1. 如何有效地模拟或预测强化学习策略在剩余动作空间的行为？2. 如何将用户的干预和策略的“想象”行为进行融合？3. 如何设计损失函数来优化强化学习策略，使其更好地适应用户的干预？4. 如何平衡用户的控制和机器人的自主性？

📊 实验亮点

由于论文摘要中没有提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。需要阅读论文全文才能了解IODA算法的具体性能数据、对比基线以及提升幅度。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用前景，例如：人机协作机器人、辅助驾驶、远程医疗等领域。通过IODA算法，用户可以更加灵活地控制机器人，完成各种复杂的任务。该研究的实际价值在于提升人机协作的效率和安全性，未来可能促进更智能、更人性化的机器人系统的发展。

📄 摘要（原文）

It is crucial that users are empowered to use the functionalities of a robot to creatively solve problems on the fly. A user who has access to a Reinforcement Learning (RL) based robot may want to use the robot's autonomy and their knowledge of its behavior to complete new tasks. One way is for the user to take control of some of the robot's action space through teleoperation while the RL policy simultaneously controls the rest. However, an out-of-the-box RL policy may not readily facilitate this. For example, a user's control may bring the robot into a failure state from the policy's perspective, causing it to act in a way the user is not familiar with, hindering the success of the user's desired task. In this work, we formalize this problem and present Imaginary Out-of-Distribution Actions, IODA, an initial algorithm for addressing that problem and empowering user's to leverage their expectation of a robot's behavior to accomplish new tasks.