Optimistic Reinforcement Learning-Based Skill Insertions for Task and Motion Planning

📄 arXiv: 2510.14065v1 📥 PDF

作者: Gaoyuan Liu, Joris de Winter, Yuri Durodie, Denis Steckelmacher, Ann Nowe, Bram Vanderborght

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-15

DOI: 10.1109/LRA.2024.3398402

💡 一句话要点

提出基于乐观强化学习的技能插入方法，解决任务和运动规划中概率动作的挑战。

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 任务和运动规划 强化学习 机器人操作 技能学习 概率动作

📋 核心要点

  1. 传统TAMP方法在处理具有不确定性的概率动作时面临挑战，难以有效规划。
  2. 该方法将强化学习技能融入TAMP流程，利用RL技能的鲁棒性和通用性。
  3. 实验表明，嵌入RL技能能够扩展TAMP在概率技能领域的应用，并提升规划效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种将强化学习(RL)技能集成到任务和运动规划(TAMP)流程中的方法。针对机器人操作，TAMP需要涉及通用动作和技能的长期推理。确定性动作可以通过采样或约束优化来设计，但规划具有不确定性的动作（即概率动作）仍然是TAMP的一个挑战。另一方面，强化学习擅长获取通用但短期的、对不确定性具有鲁棒性的操作技能。除了策略之外，RL技能还被定义为数据驱动的逻辑组件，使技能能够通过符号规划进行部署。设计了一个计划细化子程序，以进一步解决不可避免的不确定性影响。实验结果表明，通过嵌入RL技能，该方法扩展了TAMP在概率技能领域的能力，并提高了规划效率。

🔬 方法详解

问题定义：任务和运动规划（TAMP）旨在为机器人操作生成长期动作序列。然而，当动作具有不确定性（例如，由于执行误差或环境变化）时，传统的TAMP方法难以有效地进行规划。现有的方法通常依赖于确定性动作或简化模型，无法充分利用强化学习（RL）在处理不确定性方面的优势。

核心思路：该论文的核心思路是将强化学习训练得到的技能（RL skills）嵌入到TAMP框架中。RL技能擅长处理不确定性，并且具有一定的通用性。通过将RL技能作为TAMP中的基本动作单元，可以扩展TAMP处理概率动作的能力。此外，论文还设计了一个计划细化子程序，用于进一步解决不确定性带来的影响。

技术框架：该方法包含以下几个主要模块：1) RL技能学习模块：使用强化学习算法训练得到一系列操作技能，每个技能对应一个特定的操作任务。2) 技能描述模块：为每个RL技能生成数据驱动的逻辑组件，包括前提条件、后置条件和效果模型。这些逻辑组件用于符号规划器进行推理。3) TAMP规划模块：使用符号规划器生成一个高层次的动作序列，其中动作对应于RL技能。4) 计划细化模块：针对TAMP生成的初始计划，使用基于优化的方法进行细化，以解决不确定性带来的影响。

关键创新：该方法的主要创新在于将强化学习技能与符号规划相结合，从而实现了对具有不确定性的任务进行高效规划。与传统的TAMP方法相比，该方法能够处理概率动作，并且具有更强的鲁棒性。与纯粹的强化学习方法相比，该方法能够进行长期推理，并且可以利用符号规划器的领域知识。

关键设计：RL技能使用强化学习算法（具体算法未知）进行训练。技能描述模块使用数据驱动的方法，从RL技能的经验数据中学习逻辑组件。计划细化模块使用基于优化的方法，例如序列二次规划（SQP），来调整动作参数，以最小化成本函数。成本函数可能包括目标状态的距离、动作执行的代价等（具体形式未知）。

📊 实验亮点

该论文通过实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与传统的TAMP方法和纯粹的强化学习方法相比，该方法能够显著提高规划效率和鲁棒性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，需要查阅原文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如装配、抓取、导航等。特别是在环境复杂、动作具有不确定性的场景下，该方法能够显著提高机器人的规划效率和鲁棒性。未来，该方法有望应用于智能制造、家庭服务机器人等领域，实现更智能、更可靠的机器人操作。

📄 摘要（原文）

Task and motion planning (TAMP) for robotics manipulation necessitates long-horizon reasoning involving versatile actions and skills. While deterministic actions can be crafted by sampling or optimizing with certain constraints, planning actions with uncertainty, i.e., probabilistic actions, remains a challenge for TAMP. On the contrary, Reinforcement Learning (RL) excels in acquiring versatile, yet short-horizon, manipulation skills that are robust with uncertainties. In this letter, we design a method that integrates RL skills into TAMP pipelines. Besides the policy, a RL skill is defined with data-driven logical components that enable the skill to be deployed by symbolic planning. A plan refinement sub-routine is designed to further tackle the inevitable effect uncertainties. In the experiments, we compare our method with baseline hierarchical planning from both TAMP and RL fields and illustrate the strength of the method. The results show that by embedding RL skills, we extend the capability of TAMP to domains with probabilistic skills, and improve the planning efficiency compared to the previous methods.