Task and Domain Adaptive Reinforcement Learning for Robot Control

📄 arXiv: 2404.18713v3 📥 PDF

作者: Yu Tang Liu, Nilaksh Singh, Aamir Ahmad

分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2024-04-29 (更新: 2024-09-19)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出一种自适应强化学习方法以解决机器人控制的多任务与环境适应性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 深度强化学习 机器人控制 迁移学习 自适应智能体 多任务学习 环境适应性 飞艇控制 IsaacGym

📋 核心要点

  1. 现有的深度强化学习方法在机器人控制中面临单任务限制和环境适应性不足的挑战。
  2. 本文提出了一种基于迁移学习的自适应智能体，能够根据不同任务和环境条件动态调整控制策略。
  3. 通过在飞艇控制挑战中的实验验证，该方法展示了多任务处理能力和良好的环境适应性，提升了实际应用效果。

📝 摘要（中文）

深度强化学习（DRL）在仿真领域取得了显著成功，但在机器人控制设计中的应用仍然有限，主要由于其单任务导向和对环境变化适应性不足。为了解决这些问题，本文提出了一种新型自适应智能体，利用迁移学习技术动态调整策略，以应对不同任务和环境条件。该方法通过飞艇控制挑战进行验证，其中多任务能力和环境适应性至关重要。智能体使用基于IsaacGym构建的自定义高并行化模拟器进行训练，并实现了零-shot迁移，将飞艇飞行到现实世界以解决各种任务。代码已在https://github.com/robot-perception-group/adaptive_agent上分享。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决深度强化学习在机器人控制中面临的单任务导向和环境适应性不足的问题。现有方法在面对多样化任务和动态环境时表现不佳，限制了其实际应用。

核心思路：论文提出的自适应智能体通过迁移学习技术，能够根据不同的任务和环境条件动态调整其控制策略。这种设计使得智能体在面对新的任务时能够快速适应，而无需从头开始训练。

技术框架：整体架构包括一个高并行化的模拟器，利用IsaacGym进行训练。智能体在模拟环境中学习多任务能力，并通过零-shot迁移将学习到的策略应用于现实世界的飞艇控制任务。

关键创新：最重要的技术创新在于通过迁移学习实现了智能体的动态适应能力，使其能够在多任务和变化环境中表现出色。这与传统的单一任务学习方法形成了鲜明对比。

关键设计：在训练过程中，采用了特定的损失函数和网络结构，以确保智能体能够有效地学习和调整策略。具体的参数设置和网络架构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的自适应智能体在飞艇控制任务中表现优异，成功实现了零-shot迁移，能够在现实世界中有效执行多种任务。与基线方法相比，性能提升显著，展示了良好的环境适应性和多任务处理能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人机控制、自动驾驶和智能制造等。通过提高机器人在复杂环境中的适应能力，能够显著提升其在实际应用中的表现和效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Deep reinforcement learning (DRL) has shown remarkable success in simulation domains, yet its application in designing robot controllers remains limited, due to its single-task orientation and insufficient adaptability to environmental changes. To overcome these limitations, we present a novel adaptive agent that leverages transfer learning techniques to dynamically adapt policy in response to different tasks and environmental conditions. The approach is validated through the blimp control challenge, where multitasking capabilities and environmental adaptability are essential. The agent is trained using a custom, highly parallelized simulator built on IsaacGym. We perform zero-shot transfer to fly the blimp in the real world to solve various tasks. We share our code at https://github.com/robot-perception-group/adaptive_agent.