Enhancing Tactile-based Reinforcement Learning for Robotic Control
作者: Elle Miller, Trevor McInroe, David Abel, Oisin Mac Aodha, Sethu Vijayakumar
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-10-24
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出自监督学习方法以增强机器人触觉强化学习
🎯 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: 触觉感知 自监督学习 强化学习 机器人操作 灵巧性 稀疏信号 接触任务 性能提升
📋 核心要点
- 现有方法在机器人操作中主要依赖视觉信息，忽视了触觉感知的潜力，导致在复杂环境中表现不佳。
- 本文提出了一种自监督学习方法，旨在更有效地利用稀疏二进制触觉信号，增强机器人在操作中的灵巧性。
- 实验结果显示，采用新方法的代理在复杂接触任务中表现出超人类的灵巧性，且性能显著优于传统方法。
📝 摘要（中文）
实现安全、可靠的机器人操作需要超越视觉，结合触觉感知以克服感知缺陷和对理想状态信息的依赖。尽管触觉感知具有潜力，但在强化学习中的有效性仍然不一致。本文通过开发自监督学习方法，更有效地利用触觉观察，重点关注本体感知和稀疏二进制接触的可扩展设置。实验证明，稀疏的二进制触觉信号对灵巧性至关重要，尤其是在本体感知控制误差无法注册的交互中。我们的代理在复杂接触任务中实现了超人类的灵巧性。此外，我们发现将自监督学习记忆与在线策略记忆解耦可以提高性能。我们发布了机器人触觉奥林匹克（RoTO）基准，以标准化和促进未来的触觉操作研究。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有机器人操作方法对视觉信息的过度依赖，导致在复杂任务中灵巧性不足的问题。现有方法在处理触觉信息时效果不佳，无法充分利用触觉感知的优势。
核心思路：论文提出通过自监督学习（SSL）方法来有效利用触觉观察，特别是稀疏二进制触觉信号，以提高机器人在复杂操作中的灵巧性。这样的设计旨在克服传统方法在处理触觉信息时的局限性。
技术框架：整体架构包括触觉信号的获取、处理和学习三个主要模块。触觉信号通过传感器获取后，经过自监督学习算法进行处理，最终用于强化学习模型的训练。
关键创新：最重要的技术创新在于将自监督学习记忆与在线策略记忆解耦，这一设计显著提高了模型的性能，尤其是在处理复杂的接触任务时。
关键设计：在参数设置上，采用了稀疏二进制触觉信号作为输入，损失函数设计为适应触觉信号的特性，网络结构则结合了卷积神经网络和强化学习策略网络，以实现高效的学习和决策。
📊 实验亮点
实验结果表明，采用新方法的代理在复杂接触任务（如球弹跳和把玩球旋转）中实现了超人类的灵巧性，性能提升幅度显著，尤其是在处理本体感知控制误差无法注册的交互时，表现出更高的灵活性和准确性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、物体操控和人机交互等场景。通过增强机器人对触觉信息的处理能力，可以提高其在复杂环境中的操作灵活性和安全性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Achieving safe, reliable real-world robotic manipulation requires agents to evolve beyond vision and incorporate tactile sensing to overcome sensory deficits and reliance on idealised state information. Despite its potential, the efficacy of tactile sensing in reinforcement learning (RL) remains inconsistent. We address this by developing self-supervised learning (SSL) methodologies to more effectively harness tactile observations, focusing on a scalable setup of proprioception and sparse binary contacts. We empirically demonstrate that sparse binary tactile signals are critical for dexterity, particularly for interactions that proprioceptive control errors do not register, such as decoupled robot-object motions. Our agents achieve superhuman dexterity in complex contact tasks (ball bouncing and Baoding ball rotation). Furthermore, we find that decoupling the SSL memory from the on-policy memory can improve performance. We release the Robot Tactile Olympiad (RoTO) benchmark to standardise and promote future research in tactile-based manipulation. Project page: https://elle-miller.github.io/tactile_rl