Barrier Functions Inspired Reward Shaping for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2403.01410v2 📥 PDF

作者: Nilaksh Nilaksh, Abhishek Ranjan, Shreenabh Agrawal, Aayush Jain, Pushpak Jagtap, Shishir Kolathaya

分类: cs.RO

发布日期: 2024-03-03 (更新: 2024-04-01)

备注: 7 pages, 10 figures, Accepted as contributed paper at ICRA 2024

DOI: 10.1109/ICRA57147.2024.10610391

💡 一句话要点

提出基于障碍函数的奖励塑形方法以提升强化学习效率

🎯 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 奖励塑形 障碍函数 机器人控制 训练效率 安全性评估

📋 核心要点

  1. 现有的奖励塑形方法通常依赖于价值函数，导致在大状态空间中面临可扩展性问题，影响训练效率。
  2. 本文提出了一种基于障碍函数的安全导向奖励塑形框架，旨在简化实现过程并提高训练效率。
  3. 实验结果显示，该方法在多个环境中实现了1.4-2.8倍的收敛速度提升，并显著降低了驱动努力。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）已从简单控制任务发展到复杂的现实世界挑战，尽管在这些任务中表现出色，但训练时间仍然是一个限制。奖励塑形是一种流行的解决方案，但现有方法通常依赖于价值函数，面临可扩展性问题。本文提出了一种新颖的安全导向奖励塑形框架，灵感来源于障碍函数，提供了简单性和易于在各种环境和任务中实现的优势。通过在CartPole、Ant和Humanoid环境中的仿真实验，以及在Unitree Go1四足机器人上的实际部署，我们的结果表明，该方法使收敛速度提高了1.4-2.8倍，驱动努力降低至50-60%。在与Go1机器人的仿真到现实实验中，我们展示了使用该奖励框架的更好控制和动态表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习中奖励塑形方法的可扩展性问题，现有方法依赖于复杂的价值函数，导致训练效率低下。

核心思路：提出一种基于障碍函数的奖励塑形框架，旨在通过简化奖励设计来提高训练效率，同时确保安全性。

技术框架：该框架包括奖励塑形模块和安全性评估模块，前者负责根据障碍函数设计奖励，后者确保在训练过程中遵循安全约束。

关键创新：最重要的创新在于将障碍函数引入奖励塑形中，使得奖励设计更为直观且易于实现，与传统依赖价值函数的方法相比，具有更好的可扩展性和灵活性。

关键设计：在参数设置上，奖励函数的设计考虑了环境的动态特性，损失函数则结合了安全性约束，确保训练过程中的稳定性和高效性。具体的网络结构和训练流程在不同环境中进行了优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于障碍函数的奖励塑形方法在CartPole、Ant和Humanoid环境中实现了1.4-2.8倍的收敛速度提升，同时在Unitree Go1四足机器人上，驱动努力降低至50-60%，显示出显著的性能改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、智能制造等需要高效强化学习的场景。通过提升训练效率和安全性，该方法可以在实际应用中减少资源消耗，提高系统的可靠性和响应速度，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) has progressed from simple control tasks to complex real-world challenges with large state spaces. While RL excels in these tasks, training time remains a limitation. Reward shaping is a popular solution, but existing methods often rely on value functions, which face scalability issues. This paper presents a novel safety-oriented reward-shaping framework inspired by barrier functions, offering simplicity and ease of implementation across various environments and tasks. To evaluate the effectiveness of the proposed reward formulations, we conduct simulation experiments on CartPole, Ant, and Humanoid environments, along with real-world deployment on the Unitree Go1 quadruped robot. Our results demonstrate that our method leads to 1.4-2.8 times faster convergence and as low as 50-60% actuation effort compared to the vanilla reward. In a sim-to-real experiment with the Go1 robot, we demonstrated better control and dynamics of the bot with our reward framework.