GACL: Grounded Adaptive Curriculum Learning with Active Task and Performance Monitoring

📄 arXiv: 2508.02988v1 📥 PDF

作者: Linji Wang, Zifan Xu, Peter Stone, Xuesu Xiao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-08-05

备注: 7 pages, IROS 2025

💡 一句话要点

提出GACL以解决机器人任务学习中的手动设计问题

🎯 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: 课程学习 机器人任务 自适应学习 性能监测 任务表示 自动化设计 复杂环境 四足机器人

📋 核心要点

  1. 现有的机器人课程学习方法主要依赖手动设计，存在工程成本高和设计主观性强的问题。
  2. 本文提出GACL框架，通过任务表示、主动性能跟踪和基础方法来实现自适应课程生成。
  3. 在轮式导航和四足运动的实验中，GACL分别比最先进方法提高了6.8%和6.1%的成功率。

📝 摘要（中文）

课程学习作为一种有效的复杂机器人任务训练方法，当前主要依赖于手动设计的课程，这不仅需要大量工程工作，还可能受到主观和次优设计选择的影响。针对这一问题，本文提出了基于地面适应性课程学习（GACL）的框架，专门为机器人课程学习设计，包含三大创新：1）一致处理复杂机器人任务设计的任务表示；2）允许根据机器人当前能力自适应生成课程的主动性能跟踪机制；3）通过在参考任务和合成任务之间交替采样，保持目标领域相关性的基础方法。我们在受限环境中的轮式导航和挑战性3D空间中的四足运动上验证了GACL，分别比现有最先进方法提高了6.8%和6.1%的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：当前的机器人任务学习方法多依赖于人工设计课程，导致设计过程繁琐且效果不稳定，难以适应复杂的任务空间和目标领域的变化。

核心思路：GACL框架通过引入任务表示、主动性能跟踪和交替采样机制，旨在实现自动化的课程生成，适应机器人在不同阶段的能力。

技术框架：GACL的整体架构包括三个主要模块：任务表示模块、性能跟踪模块和课程生成模块。任务表示模块负责定义复杂任务，性能跟踪模块实时监测机器人表现，课程生成模块则根据监测结果自适应调整课程内容。

关键创新：GACL的核心创新在于其主动性能跟踪机制和交替采样方法，使得课程生成不仅基于静态任务设计，而是动态适应机器人能力的变化，显著提高了学习效率。

关键设计：在设计中，任务表示采用了多层次的结构以适应复杂性，性能跟踪使用实时反馈机制，课程生成则结合了参考任务和合成任务的交替采样策略，以确保学习的相关性和有效性。

📊 实验亮点

在实验中，GACL在受限环境中的轮式导航任务成功率提高了6.8%，而在挑战性3D空间中的四足运动任务成功率提高了6.1%。这些结果表明，GACL在复杂机器人任务学习中的有效性和优越性，超越了现有的最先进方法。

🎯 应用场景

GACL框架在机器人领域具有广泛的应用潜力，尤其是在复杂环境中的自主导航和运动控制任务。其自动化的课程生成能力可以大幅降低人工设计的成本，提高机器人学习的效率和适应性，未来可扩展到更多复杂的机器人任务和应用场景。

📄 摘要（原文）

Curriculum learning has emerged as a promising approach for training complex robotics tasks, yet current applications predominantly rely on manually designed curricula, which demand significant engineering effort and can suffer from subjective and suboptimal human design choices. While automated curriculum learning has shown success in simple domains like grid worlds and games where task distributions can be easily specified, robotics tasks present unique challenges: they require handling complex task spaces while maintaining relevance to target domain distributions that are only partially known through limited samples. To this end, we propose Grounded Adaptive Curriculum Learning, a framework specifically designed for robotics curriculum learning with three key innovations: (1) a task representation that consistently handles complex robot task design, (2) an active performance tracking mechanism that allows adaptive curriculum generation appropriate for the robot's current capabilities, and (3) a grounding approach that maintains target domain relevance through alternating sampling between reference and synthetic tasks. We validate GACL on wheeled navigation in constrained environments and quadruped locomotion in challenging 3D confined spaces, achieving 6.8% and 6.1% higher success rates, respectively, than state-of-the-art methods in each domain.