Parallel Heuristic Search as Inference for Actor-Critic Reinforcement Learning Models

📄 arXiv: 2509.25402v1 📥 PDF

作者: Hanlan Yang, Itamar Mishani, Luca Pivetti, Zachary Kingston, Maxim Likhachev

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-29

备注: Submitted for Publication

💡 一句话要点

提出PACHS算法，利用Actor-Critic模型进行高效并行启发式搜索，提升机器人操作任务性能。

🎯 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: Actor-Critic 强化学习 启发式搜索 机器人操作 并行计算

📋 核心要点

  1. 现有Actor-Critic模型部署策略通常依赖简单的actor策略rollout，忽略了critic网络的价值，限制了性能。
  2. PACHS算法利用actor生成动作，critic评估cost-to-go，指导并行最佳优先搜索，实现更高效的推理。
  3. 实验表明，PACHS在机器人操作任务中表现出色，包括无碰撞运动规划和非抓取式推物等复杂交互。

📝 摘要（中文）

Actor-Critic模型是一类无需模型的深度强化学习算法，已在各种机器人学习任务中展现出有效性。虽然大量研究集中在提高训练稳定性和数据采样效率上，但大多数部署策略仍然相对简单，通常依赖于直接的actor策略rollout。与此相反，我们提出了PACHS（并行Actor-Critic启发式搜索），一种高效的并行最佳优先搜索算法，用于推理，它利用了actor-critic架构的两个组成部分：actor网络生成动作，而critic网络提供cost-to-go估计来指导搜索。搜索中采用了两个层次的并行性——动作和cost-to-go估计分别由actor和critic网络批量生成，并且图扩展分布在多个线程中。我们证明了我们的方法在机器人操作任务中的有效性，包括无碰撞运动规划和富含接触的交互，例如非抓取式推物。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作任务中，如何更有效地利用训练好的Actor-Critic模型进行推理，以获得更好的性能。现有方法主要依赖于简单的actor策略rollout，忽略了critic网络提供的价值估计，导致次优的动作选择和较低的效率。尤其是在复杂环境中，这种简单策略难以应对各种挑战，例如碰撞避免和接触力控制。

核心思路：论文的核心思路是将Actor-Critic模型与启发式搜索相结合，利用actor网络生成候选动作，并使用critic网络评估这些动作的cost-to-go，从而指导搜索过程。通过并行化搜索过程，可以更有效地探索状态空间，找到更优的动作序列。这种方法充分利用了Actor-Critic模型的两个组成部分，提高了推理效率和性能。

技术框架：PACHS算法的整体框架包括以下几个主要模块：1) Actor网络：生成候选动作；2) Critic网络：评估状态的cost-to-go；3) 并行最佳优先搜索：利用actor和critic的输出，在状态空间中进行搜索，找到最优的动作序列；4) 并行化机制：包括动作和cost-to-go的批量生成，以及图扩展的多线程并行处理。算法首先从初始状态开始，利用actor网络生成一组候选动作，然后使用critic网络评估这些动作的cost-to-go。根据cost-to-go的值，选择最有希望的状态进行扩展，重复此过程直到找到目标状态或达到搜索限制。

关键创新：PACHS算法的关键创新在于将Actor-Critic模型与并行启发式搜索相结合，充分利用了actor和critic网络的优势。与传统的actor策略rollout相比，PACHS算法能够更有效地探索状态空间，找到更优的动作序列。此外，PACHS算法采用了两层并行化机制，进一步提高了搜索效率。

关键设计：PACHS算法的关键设计包括：1) Actor和Critic网络的结构：根据具体的任务选择合适的网络结构；2) Cost-to-go的评估方式：可以使用critic网络的输出直接作为cost-to-go，也可以进行一些调整和优化；3) 搜索算法的参数设置：例如搜索深度、分支因子等，需要根据具体的任务进行调整；4) 并行化策略：需要仔细设计并行化机制，以避免线程冲突和资源竞争。

📊 实验亮点

实验结果表明，PACHS算法在机器人操作任务中取得了显著的性能提升。例如，在无碰撞运动规划任务中，PACHS算法能够找到更短的路径，并减少碰撞的发生。在非抓取式推物任务中，PACHS算法能够更准确地控制物体的运动轨迹，并提高任务的成功率。具体性能数据未知，但论文强调了PACHS相对于传统方法的优越性。

🎯 应用场景

PACHS算法具有广泛的应用前景，可以应用于各种机器人操作任务，例如：工业自动化、物流分拣、医疗手术、家庭服务等。该算法可以提高机器人的自主性和智能化水平，使其能够更好地适应复杂和动态的环境。此外，PACHS算法还可以应用于其他领域，例如：游戏AI、路径规划、资源调度等。

📄 摘要（原文）

Actor-Critic models are a class of model-free deep reinforcement learning (RL) algorithms that have demonstrated effectiveness across various robot learning tasks. While considerable research has focused on improving training stability and data sampling efficiency, most deployment strategies have remained relatively simplistic, typically relying on direct actor policy rollouts. In contrast, we propose \pachs{} (\textit{P}arallel \textit{A}ctor-\textit{C}ritic \textit{H}euristic \textit{S}earch), an efficient parallel best-first search algorithm for inference that leverages both components of the actor-critic architecture: the actor network generates actions, while the critic network provides cost-to-go estimates to guide the search. Two levels of parallelism are employed within the search -- actions and cost-to-go estimates are generated in batches by the actor and critic networks respectively, and graph expansion is distributed across multiple threads. We demonstrate the effectiveness of our approach in robotic manipulation tasks, including collision-free motion planning and contact-rich interactions such as non-prehensile pushing. Visit p-achs.github.io for demonstrations and examples.