Bi-CL: A Reinforcement Learning Framework for Robots Coordination Through Bi-level Optimization

📄 arXiv: 2404.14649v2 📥 PDF

作者: Zechen Hu, Daigo Shishika, Xuesu Xiao, Xuan Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2024-04-23 (更新: 2024-08-21)

💡 一句话要点

提出Bi-CL框架以解决多机器人协调问题

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

关键词: 多机器人系统 强化学习 模仿学习 双层优化 协调任务 信息不对称 对齐惩罚机制

📋 核心要点

  1. 多机器人系统中协调任务的实现面临着协调行为耦合和缺乏全局信息的挑战。
  2. 本文提出的Bi-CL方法通过双层优化结构，结合强化学习和模仿学习来提升学习效率。
  3. 仿真实验结果显示，Bi-CL在多机器人协调任务中表现出更高的学习效率和与传统方法相当的性能。

📝 摘要（中文）

在多机器人系统中，实现协调任务仍然是一个重大挑战，主要由于协调行为的耦合特性和个体机器人缺乏全局信息。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的方法——双层协调学习（Bi-CL），该方法利用双层优化结构，在集中训练和分散执行的范式下进行。我们的双层重构将原始问题分解为具有简化动作空间的强化学习层和从全局优化器获取示范的模仿学习层。这两个层次共同提高了学习效率和可扩展性。我们注意到，机器人信息的不完整性导致两个学习模型之间存在不匹配。为了解决这一问题，Bi-CL进一步整合了对齐惩罚机制，旨在最小化两个层次之间的差异，而不降低训练效率。仿真结果表明，Bi-CL能够更高效地学习，并在多机器人协调方面与传统的多智能体强化学习基线达到可比的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多机器人系统中协调任务的复杂性，现有方法面临的主要痛点是个体机器人缺乏全局信息，导致协调行为难以实现。

核心思路：Bi-CL方法通过双层优化结构，将问题分解为强化学习层和模仿学习层，旨在提高学习效率并解决信息不对称带来的挑战。

技术框架：该方法包括两个主要模块：第一层为强化学习层，简化动作空间以提高学习效率；第二层为模仿学习层，从全局优化器获取示范。两层通过对齐惩罚机制进行整合，以减少模型间的差异。

关键创新：Bi-CL的核心创新在于引入了双层优化结构和对齐惩罚机制，这与传统的单层强化学习方法本质上不同，能够更好地处理信息不完整性问题。

关键设计：在设计中，强化学习层的动作空间被简化，以提高学习效率；模仿学习层则通过全局优化器提供示范，确保两个层次之间的对齐，损失函数中加入对齐惩罚项以最小化模型间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Bi-CL在多机器人协调任务中相较于传统的多智能体强化学习基线，学习效率显著提高，且在性能上达到了可比水平，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人驾驶、智能制造和灾害救援等多机器人协作场景。通过提高多机器人系统的协调能力，Bi-CL能够在复杂环境中实现更高效的任务执行，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In multi-robot systems, achieving coordinated missions remains a significant challenge due to the coupled nature of coordination behaviors and the lack of global information for individual robots. To mitigate these challenges, this paper introduces a novel approach, Bi-level Coordination Learning (Bi-CL), that leverages a bi-level optimization structure within a centralized training and decentralized execution paradigm. Our bi-level reformulation decomposes the original problem into a reinforcement learning level with reduced action space, and an imitation learning level that gains demonstrations from a global optimizer. Both levels contribute to improved learning efficiency and scalability. We note that robots' incomplete information leads to mismatches between the two levels of learning models. To address this, Bi-CL further integrates an alignment penalty mechanism, aiming to minimize the discrepancy between the two levels without degrading their training efficiency. We introduce a running example to conceptualize the problem formulation and apply Bi-CL to two variations of this example: route-based and graph-based scenarios. Simulation results demonstrate that Bi-CL can learn more efficiently and achieve comparable performance with traditional multi-agent reinforcement learning baselines for multi-robot coordination.