Solving Robotics Tasks with Prior Demonstration via Exploration-Efficient Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2509.04069v1 📥 PDF

作者: Chengyandan Shen, Christoffer Sloth

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-09-04

💡 一句话要点

提出一种探索高效的深度强化学习框架DRLR，通过先验演示解决机器人任务。

🎯 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: 深度强化学习 机器人学习 模仿学习 探索效率 Sim2Real Q值校准 SAC算法

📋 核心要点

  1. 现有基于演示的强化学习方法存在探索效率低和易收敛到次优策略的问题。
  2. DRLR框架通过校准Q值减轻自举误差，并使用SAC策略防止过拟合，提升探索效率。
  3. 在铲斗装载和打开抽屉等任务上验证了DRLR的有效性，并在真实轮式装载机上成功部署。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种探索高效的深度强化学习与参考策略（DRLR）框架，用于学习结合演示的机器人任务。DRLR框架基于模仿引导强化学习（IBRL）算法开发。我们建议通过修改动作选择模块来改进IBRL。所提出的动作选择模块提供了一个校准的Q值，减轻了自举误差，否则会导致低效的探索。此外，为了防止强化学习策略收敛到次优策略，使用SAC作为强化学习策略而不是TD3。通过学习需要与环境进行大量交互的两个机器人任务：铲斗装载和打开抽屉，经验证了我们的方法在减轻自举误差和防止过拟合方面的有效性。仿真结果还证明了DRLR框架在具有低维和高维状态-动作空间以及不同演示质量的任务中的鲁棒性。为了在真实的工业机器人任务上评估所开发的框架，铲斗装载任务被部署在真实的轮式装载机上。Sim2Real结果验证了DRLR框架的成功部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人任务中，如何利用先验演示数据，高效地训练强化学习策略的问题。现有方法，如直接使用模仿学习，容易陷入次优解。而传统的强化学习探索效率低，需要大量的环境交互。结合模仿学习的强化学习方法，例如IBRL，容易受到自举误差的影响，导致探索效率不高。

核心思路：论文的核心思路是通过改进IBRL算法的动作选择模块，提供校准的Q值，从而减轻自举误差，提高探索效率。同时，使用SAC算法作为强化学习策略，以防止策略过早收敛到次优解。

技术框架：DRLR框架基于IBRL算法，主要包含以下模块：1) 演示数据收集模块：收集机器人任务的演示数据。2) 动作选择模块：该模块是DRLR的关键，通过校准Q值来平衡探索和利用。3) 强化学习策略模块：使用SAC算法作为RL策略，负责学习最优策略。4) 环境交互模块：机器人与环境进行交互，收集经验数据。

关键创新：DRLR的关键创新在于动作选择模块中校准Q值的引入。传统的IBRL算法直接使用Q值进行动作选择，容易受到自举误差的影响。DRLR通过校准Q值，使得算法能够更准确地评估动作的价值，从而提高探索效率。此外，使用SAC算法替代TD3，增强了策略的探索能力，避免陷入局部最优。

关键设计：动作选择模块的关键在于Q值的校准方法。具体来说，论文可能设计了一种损失函数，用于训练一个Q值校准器，该校准器能够根据当前状态和动作，预测Q值的偏差，并进行修正。SAC算法的使用，涉及到奖励函数的设计，以及SAC算法的超参数设置。具体的网络结构（例如，Q网络和策略网络的结构）也是需要仔细设计的。

📊 实验亮点

实验结果表明，DRLR框架在铲斗装载和打开抽屉两个机器人任务上，相较于IBRL等基线方法，能够更快地学习到最优策略，并具有更高的成功率。Sim2Real实验验证了DRLR框架在真实轮式装载机上的部署可行性，表明该方法具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人自主完成任务的场景，例如工业自动化、物流搬运、家庭服务等。通过结合先验知识和强化学习，可以显著降低机器人学习成本，提高任务完成效率和鲁棒性。未来，该方法有望推广到更复杂的机器人任务中，实现更高级别的机器人智能化。

📄 摘要（原文）

This paper proposes an exploration-efficient Deep Reinforcement Learning with Reference policy (DRLR) framework for learning robotics tasks that incorporates demonstrations. The DRLR framework is developed based on an algorithm called Imitation Bootstrapped Reinforcement Learning (IBRL). We propose to improve IBRL by modifying the action selection module. The proposed action selection module provides a calibrated Q-value, which mitigates the bootstrapping error that otherwise leads to inefficient exploration. Furthermore, to prevent the RL policy from converging to a sub-optimal policy, SAC is used as the RL policy instead of TD3. The effectiveness of our method in mitigating bootstrapping error and preventing overfitting is empirically validated by learning two robotics tasks: bucket loading and open drawer, which require extensive interactions with the environment. Simulation results also demonstrate the robustness of the DRLR framework across tasks with both low and high state-action dimensions, and varying demonstration qualities. To evaluate the developed framework on a real-world industrial robotics task, the bucket loading task is deployed on a real wheel loader. The sim2real results validate the successful deployment of the DRLR framework.