Sample-Efficient Learning to Solve a Real-World Labyrinth Game Using Data-Augmented Model-Based Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.09906v1 📥 PDF

作者: Thomas Bi, Raffaello D'Andrea

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2023-12-15

💡 一句话要点

提出一种数据增强的模型强化学习方法，仅用5小时训练机器人解决迷宫游戏。

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

关键词: 模型强化学习 数据增强 机器人导航 迷宫游戏 样本效率

📋 核心要点

  1. 在物理环境中，机器人快速学习面临挑战，现有强化学习方法通常需要大量数据。
  2. 利用迷宫游戏的对称性进行数据增强，结合基于模型的强化学习，加速策略学习。
  3. 实验表明，该方法仅需5小时的真实数据训练，即可成功解决真实迷宫游戏。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于模型的强化学习方法，旨在解决物理环境中快速学习的挑战。该方法训练一个机器人系统，使其能够导航并解决迷宫游戏。该方法从摄像头图像中提取低维观测，以及一个裁剪和校正的图像块，该图像块以迷宫中的当前位置为中心，提供关于迷宫布局的重要信息。控制策略的学习完全在物理系统上进行，使用基于模型的强化学习，其中沿迷宫路径的进展作为奖励信号。此外，我们利用系统固有的对称性来增强训练数据。因此，我们的方法能够在创纪录的时间内成功解决一个流行的真实迷宫游戏，仅需5小时的真实训练数据。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决真实物理环境中机器人快速学习解决迷宫游戏的问题。现有强化学习方法在物理环境中训练机器人通常需要大量的样本数据，训练时间长，成本高昂。如何利用有限的数据快速训练出有效的控制策略是本研究要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是结合基于模型的强化学习和数据增强技术，利用迷宫游戏本身的对称性，生成更多的训练数据，从而提高样本效率。基于模型的强化学习能够学习环境的动态模型，从而减少对真实环境的依赖。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 图像观测模块：从摄像头图像中提取低维观测和裁剪校正的图像块，作为状态表示。2) 模型学习模块：利用强化学习算法学习环境的动态模型，即状态转移函数。3) 策略优化模块：基于学习到的模型，优化控制策略，使机器人能够沿着迷宫路径前进。4) 数据增强模块：利用迷宫的对称性，对采集到的数据进行旋转、翻转等变换，生成更多的训练数据。

关键创新：论文的关键创新在于将数据增强技术与基于模型的强化学习相结合，显著提高了样本效率。具体来说，利用迷宫的对称性进行数据增强，可以有效地扩大训练数据集，从而提高模型的泛化能力。此外，裁剪和校正的图像块能够提供关于迷宫布局的局部信息，有助于机器人更好地理解环境。

关键设计：论文中，奖励函数被设计为沿着迷宫路径的进展。具体实现细节，例如状态表示的具体维度、模型学习算法的选择、数据增强的具体方法等，在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。损失函数的设计也未明确说明，可能使用了常见的模型预测误差作为损失函数。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法仅需5小时的真实训练数据，即可成功解决一个流行的真实迷宫游戏。与传统的强化学习方法相比，该方法在样本效率方面有显著提升。具体的性能数据，例如成功率、平均完成时间等，以及对比的基线方法，在摘要中没有明确提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在物理环境中快速学习的机器人任务，例如自动驾驶、物流分拣、家庭服务机器人等。通过结合数据增强和模型强化学习，可以显著降低训练成本，加速机器人的部署和应用。未来，该方法有望推广到更复杂的环境和任务中。

📄 摘要（原文）

Motivated by the challenge of achieving rapid learning in physical environments, this paper presents the development and training of a robotic system designed to navigate and solve a labyrinth game using model-based reinforcement learning techniques. The method involves extracting low-dimensional observations from camera images, along with a cropped and rectified image patch centered on the current position within the labyrinth, providing valuable information about the labyrinth layout. The learning of a control policy is performed purely on the physical system using model-based reinforcement learning, where the progress along the labyrinth's path serves as a reward signal. Additionally, we exploit the system's inherent symmetries to augment the training data. Consequently, our approach learns to successfully solve a popular real-world labyrinth game in record time, with only 5 hours of real-world training data.