強化學習（RL）在機器人抓取任務中的稀疏獎勵與課程學習策略
時間：2025-05-28 來源：華清遠見
稀疏獎勵
通常在訓練智能體時，我們希望每一步動作都有相應的獎勵。但是某些情況下，智能體并不能立刻獲得獎勵，比如全局獎勵的圍棋，最終獲勝會得到獎勵，但是人們很難去設定中間每步的獎勵，這會導致學習緩慢甚至無法進行學習的問題。
2.解決方法
2.1 設計獎勵(reward shaping)
除了最終要學習到的目標外，可以額外添加一些獎勵用于引導智能體。比如ViZDoom射擊游戲，殺了敵人得到正獎勵，被殺得到負獎勵。探究人員設計了一些新獎勵，來引導智能體做的更好，比如掉血就扣分，撿到補給包會加分，待在原地扣分，活著扣一個很小的分（否則智能體只想活著，躲避敵人）等方法。reward shaping技術需要領域知識（domain knowledge），不合理的設計獎勵方式會讓智能體學習到錯誤的方法。比如希望機器人將藍色板子穿過柱子，通常會想到板子靠近柱子就加分，距離越近獎勵越大，但是這樣機器人可能會學習到用藍色板子打柱子，而不是從上面穿過。因此設計獎勵的效果與領域知識有關，需要調整。
2.2 好奇心(curiosity)
自己加入并且一般看起來有用的獎勵，比如給智能體加上好奇心，稱為好奇心驅動的獎勵（curiosity driven reward），在好奇心驅動的技術里，我們會加入一個新的獎勵函數：內在好奇心模型（intrinsic curiosity module，ICM）。ICM模塊需要3個輸入：狀態s1，動作a1，狀態s2，根據輸入輸出另外一個獎勵rc(1)。對于智能體，在與環境交互時，不僅希望原始獎勵r越大，也希望好奇心獎勵rc越大。如何設計好奇心模塊？用一個網絡，接受輸入a(t)，s(t)，輸出，也就是用這個網絡去預測，看預測值與真實s(t+1)的相似度，越不相似獎勵越高。也就是說，好奇心獎勵的意義在于：未來的狀態越難被預測，得到的獎勵就越大，這樣方便探索未知的世界。
好奇心模塊的設置有一個問題：某些狀態很難被預測到并不代表它就是好的，就是需要被嘗試的。比如某些游戲中，會突然出現樹葉飄動，這是無法預測的，智能體會一直看著樹葉飄動。因此智能體僅有好奇心是不夠的，還需要知道什么事情是真正重要的。
為了知道什么事情是重要的，避免不必要的冒險，要加上另外一個模塊，學習特征提取器(feature extractor) 。如圖所示，黃色格子是特征提取器，輸入一個狀態s(t)，輸出一個特征向量表示這個狀態，特征提取器可以把無意義的東西過濾掉。那么內在好奇心網絡1實際上輸入的是a(t)和特征向量，輸出下一狀態特征向量。如何學習特征提取器，通過網絡2學習，網絡2輸入和，輸出預測動作，這個動作與真實動作越接近越好。網絡2是用提取后的特征向量預測動作，因此像風吹草動這種與智能體動作無關的信息就會被過濾掉。
機器人抓取任務因環境動態性、物體多樣性及動作連續性，成為強化學習（RL）的典型挑戰場景。其中，**稀疏獎勵（Sparse Reward）和課程學習（Curriculum Learning）**是優化訓練效率與成功率的關鍵技術。以下從問題分析、策略設計到實驗優化進行系統性闡述。
1. 稀疏獎勵的核心挑戰
1.1 稀疏獎勵的成因
任務特性：僅在抓取成功時給予正獎勵（+1），其余時刻無反饋（0）。
探索難度：機械臂需精確控制位姿、力度，隨機探索難以觸發成功事件。
局部最優陷阱：過早收斂到次優策略（如反復觸碰物體但無法抓取）。
1.2 稀疏獎勵的負面影響
樣本效率低下：需數百萬次交互才能偶然獲得成功經驗。
訓練不穩定：梯度估計方差大，策略網絡難以收斂。
仿真-現實鴻溝：仿真中過度依賴密集獎勵，遷移到真實機器人時失效。
2. 稀疏獎勵解決方案
2.1 內在獎勵（Intrinsic Reward）
好奇心驅動探索：
ICM（Intrinsic Curiosity Module）：通過預測環境動態的誤差生成獎勵，鼓勵探索未知狀態。
RND（Random Network Distillation）：利用隨機網絡差異衡量狀態新穎性。
機器人應用示例：機械臂嘗試不同抓取角度時，因位姿新穎性獲得內在獎勵，加速發現可行策略。
2.2 目標導向經驗回放（Goal-Based HER）
Hindsight Experience Replay（HER）：
核心思想：將未達成目標的軌跡視為新目標（“雖然沒抓到A，但抓到了B”）。
實現步驟：
# HER偽代碼示例for episode in trajectories:
achieved_goals = episode['achieved_goals']
for t in range(len(episode)):
new_goal = achieved_goals[-1] # 使用最終達到的目標作為新目標
reward = compute_reward(episode['actions'][t], new_goal)
replay_buffer.store(episode[t], new_goal, reward)
效果：在Fetch機器人抓取任務中，成功率從12%提升至80%以上。
2.3 分層強化學習（HRL）
Option-Critic架構：
高層策略：選擇子目標（如“靠近物體”“調整夾爪姿態”）。
底層策略：執行具體動作（關節角度控制）。
優勢：通過子目標分解稀疏獎勵，降低探索難度。
3. 課程學習策略設計
3.1 課程生成方法
自動課程生成（Automatic Curriculum Learning）：
ALP-GMM：基于策略性能動態調整任務分布，優先訓練“中等難度”樣本。
PAIRED：通過對抗環境生成器創建漸進式挑戰任務。
3.2 課程學習與遷移
域隨機化（Domain Randomization）：
參數范圍：物體質量、摩擦力、視覺紋理、光照條件隨機化。
作用：增強策略魯棒性，縮小Sim2Real差距。
示例：NVIDIA Isaac Gym中訓練機械臂策略，遷移到真實UR5機械臂時成功率保持85%以上。
漸進式模型遷移：
在理想仿真環境（無噪聲）中訓練基礎策略。
逐步添加傳感器噪聲、延遲等擾動微調策略。
最后在真實機器人上進行少量樣本微調（Few-Shot Adaptation）。
4. 算法實現與實驗優化
4.1 典型算法對比
4.2 關鍵超參數優化
獎勵縮放（Reward Scaling）：內在獎勵與外部獎勵的權重平衡（如λ=0.1）。
課程切換閾值：當連續10個episode成功率超過90%時進入下一階段。
探索噪聲衰減：ε-greedy策略的噪聲標準差隨訓練線性遞減。
4.3 計算加速技術
并行仿真：使用NVIDIA Isaac Sim同時運行1000個環境實例。
混合精度訓練：FP16神經網絡計算，吞吐量提升2倍。
邊緣-云協同訓練：在本地機器人執行推理，云端集群異步更新模型。
5. 典型應用案例
5.1 工業分揀機器人（ABB YuMi）
策略架構：SAC + HER + 自動課程學習。
性能：在雜亂物體堆中抓取成功率92%，訓練時間從120小時縮短至40小時。
5.2 服務機器人抓取（Boston Dynamics Spot）
挑戰：動態環境（行走中抓取）、多模態感知（RGB-D+力覺）。
方案：分層RL（高層路徑規劃+底層抓取控制）+ 域隨機化。
結果：在未知物體抓取任務中達到78%成功率。
6. 未來研究方向
語言引導課程學習：利用LLM（如GPT-4）自動生成任務描述與課程規劃。
多機器人協作課程：通過競爭或合作機制分配不同難度任務。
元課程學習（Meta-Curriculum）：學習如何生成課程，適應未知任務分布。
總結
針對機器人抓取的稀疏獎勵問題，內在獎勵引導探索與HER增強經驗復用是提升樣本效率的核心；結合漸進式課程學習與域隨機化，可顯著提高策略魯棒性與跨域遷移能力。實際部署中需權衡訓練速度與穩定性，選擇DDPG+HER或SAC+ICM等組合，并通過并行化加速迭代。未來，隨著自動課程生成與多模態感知的融合，RL在復雜抓取任務中將進一步逼近人類水平。
