SLR：無需先驗資訊即可學習四足機器人的運動控制

Основные понятия

本文提出了一種名為「自我學習潛在表徵」（SLR）的新方法，該方法無需依賴先驗資訊，即可訓練機器人學習高性能的運動控制策略，並在模擬和實際應用中展現出優於現有方法的性能。

Аннотация

SLR：無需先驗資訊即可學習四足機器人的運動控制

論文資訊

Chen, S., Wan, Z., Yan, S., Zhang, C., Zhang, W., Li, Q., Zhang, D., & Farrukh, F. U. D. (2024). SLR: Learning Quadruped Locomotion without Privileged Information. arXiv preprint arXiv:2406.04835v2.

研究目標

本研究旨在開發一種無需依賴先驗資訊即可訓練四足機器人學習高性能運動控制策略的方法。

研究方法

本文提出了一種名為「自我學習潛在表徵」（SLR）的演算法，該演算法利用馬可夫決策過程（MDP）來引導機器人自我學習環境狀態的潛在表徵，而無需依賴人工定義的先驗資訊。

SLR 演算法的核心組成部分包括：

• 編碼器：將機器人的本體感測資訊作為輸入，並將其編碼為低維度的潛在表徵。
• 行動者-評論家網路：行動者網路根據當前的本體感測資訊和潛在表徵輸出機器人的動作，而評論家網路則評估當前狀態的價值。
• 轉移模型：模擬環境的真實狀態轉移，根據當前的潛在表徵和動作預測下一時間步的潛在表徵。

SLR 演算法利用三重損失函數來訓練編碼器，使其能夠理解環境狀態轉移的動態，並通過整合從 MDP 推演中獲得的狀態-動作對來提取環境屬性。

主要發現

• SLR 演算法在無需先驗資訊的情況下，其性能優於傳統的依賴先驗資訊的學習方法。
• SLR 演算法能夠準確地識別和區分不同的地形類型，並有效地指示地形轉換。
• 在模擬和實際應用中，SLR 演算法均展現出優於現有方法的性能，包括更高的平均獎勵和更好的速度跟踪能力。

主要結論

SLR 演算法提供了一種無需依賴先驗資訊即可訓練四足機器人學習高性能運動控制策略的有效方法。這種自我學習方法具有廣闊的應用前景，未來可以進一步整合先驗資訊和外部感知，以實現更優異的性能。

研究意義

本研究為機器人運動控制領域帶來了新的思路，證明了僅憑藉有限的本體感測資訊，機器人也能夠學習到高性能的運動控制策略。

研究限制與未來方向

• 本研究目前僅關注於盲策略，未來可以整合視覺資訊以實現更優異的路徑規劃。
• 未來可以進一步探索如何將 SLR 演算法應用於其他類型的機器人和更複雜的任務。

Статистика

機器人成功爬上的樓梯數量：SLR (136.4±24.5)，HIM (107.4±19.1)，MoB (0.0±0.0)，Baseline (0.0±0.0)，MPC (93.5±32.9)
機器人能處理的最大台階高度：SLR (35.4±2.2 cm)，HIM (30.7±2.7 cm)，MoB (6.4±1.2 cm)，Baseline (5.3±0.5 cm)，MPC (15.6±1.6 cm)

Цитаты

"Unlike human cognition, which navigates terrains without explicit knowledge of physical parameters, neural network-based robots may not benefit from adding such parameters."
"Therefore, instead of relying on manually chosen physical parameters to construct privileged information, this work explores whether it is possible for robots to learn a latent representation of environmental states by themselves?"
"Our results show that the SLR algorithm, which operates without privileged information, outperforms traditional privileged learning methods."

Ключевые выводы из

SLR: Learning Quadruped Locomotion without Privileged Information

by Shiyi Chen, ... в arxiv.org 10-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.04835.pdf

Дополнительные вопросы

如何將SLR演算法與其他機器學習方法（如模仿學習或元學習）相結合，以進一步提高機器人運動控制的性能？

將 SLR 演算法與其他機器學習方法相結合，可以充分利用不同方法的優勢，進一步提升機器人運動控制的性能。以下是一些結合的思路：
1. 模仿學習 (Imitation Learning):

SLR 初始化策略: 可以使用模仿學習方法，基於專家演示數據，預先訓練一個策略網絡，並用其初始化 SLR 的 Actor 網絡。這樣可以讓 SLR 從一個較好的初始點開始學習，加快訓練速度，並 potentially 提升最終性能。
專家數據增強: 可以使用 SLR 訓練好的策略在模擬環境中收集數據，並將這些數據加入到專家演示數據集中，用於訓練更強大的模仿學習模型。
混合獎勵函數: 可以設計一個混合獎勵函數，同時包含模仿學習的目標（例如，與專家動作的距離）和 SLR 的原始獎勵函數。這樣可以讓策略同時學習專家的行為模式和環境的動態特性。
2. 元學習 (Meta-Learning):

適應不同環境: 可以使用元學習方法訓練 SLR 模型，使其能夠快速適應不同的環境參數，例如地面摩擦力、重力等。這樣可以讓機器人在面對新的環境時，更快地學習到有效的運動策略。
學習優化超參數: 可以使用元學習方法自動搜索 SLR 演算法的最佳超參數，例如學習率、折扣因子等。這樣可以省去手動調整超參數的繁瑣過程，並 potentially 提升演算法的性能。
總之，將 SLR 與模仿學習或元學習等方法相結合，可以充分利用不同方法的優勢，從而提升機器人運動控制的性能，使其在面對複雜和多變的環境時表現更加出色。

在現實世界中，環境往往是動態變化的，SLR演算法如何適應這種動態變化？

現實世界環境的動態變化對 SLR 演算法提出了挑戰，但同時也為其提供了發展的空間。以下是一些 SLR 適應動態環境的思路：
1. 線上學習 (Online Learning) 與持續學習 (Continual Learning):

線上更新模型: SLR 可以採用線上學習的方式，在與環境交互的過程中不斷更新模型參數，使其能夠適應環境的動態變化。
持續學習新知識: SLR 可以結合持續學習的理念，在學習新環境和任務的同時，不忘記之前學到的知識，避免災難性遺忘 (catastrophic forgetting) 的問題。
2. 環境模型學習 (Environment Model Learning):

預測環境變化: SLR 可以結合環境模型學習，通過觀察歷史數據，預測環境的未來變化趨勢，並根據預測結果調整自身的策略，提高對動態環境的適應能力。
3. 多樣性探索 (Diversity Exploration):

鼓勵探索新策略: 在動態環境中，SLR 需要不斷探索新的策略，才能找到適應環境變化的最優解。可以通過引入內在獎勵 (intrinsic reward) 或好奇心驅動 (curiosity-driven) 機制，鼓勵 SLR 進行多樣性探索。
4. 遷移學習 (Transfer Learning) 與領域適應 (Domain Adaptation):

遷移已有知識: 可以將 SLR 在模擬環境中訓練好的模型遷移到真實環境中，並通過領域適應的方法，微調模型參數，使其適應真實環境的特性。
總之，SLR 演算法需要結合線上學習、環境模型學習、多樣性探索、遷移學習等方法，才能更好地適應現實世界中動態變化的環境。

如果將SLR演算法應用於其他領域，例如自動駕駛或無人機控制，會產生哪些新的可能性和挑戰？

SLR 演算法在自動駕駛和無人機控制等領域具有廣闊的應用前景，但也面臨著新的挑戰：
新的可能性:

自動駕駛: SLR 可以用於學習自動駕駛策略，通過感知周圍環境信息，例如道路狀況、交通標誌、其他車輛和行人的行為等，做出安全的駕駛決策。

優勢: SLR 可以處理高維度、非線性的環境信息，並在沒有明確規則的情況下學習複雜的駕駛策略。

無人機控制: SLR 可以用於學習無人機的自主飛行控制策略，例如避障、導航、目標跟踪等。

優勢: SLR 可以處理無人機的動力學模型和複雜的飛行環境，並在沒有精確地圖和 GPS 信息的情況下完成任務。
新的挑戰:

安全性: 自動駕駛和無人機控制系統的安全性至關重要。SLR 需要保證在各種情況下都能做出安全可靠的決策，避免發生事故。

解決方案: 可以結合基於規則的方法、安全驗證技術等，提高 SLR 的安全性。

實時性: 自動駕駛和無人機控制系統需要對環境變化做出快速響應。SLR 需要在保證性能的前提下，提高演算法的運算速度和決策效率。

解決方案: 可以優化演算法結構、採用高效的硬體平台等，提高 SLR 的實時性。

數據需求: SLR 需要大量的數據進行訓練，而自動駕駛和無人機控制領域的數據獲取成本較高。

解決方案: 可以利用模擬環境生成數據、採用數據增強技術等，降低數據獲取成本。
總之，SLR 演算法在自動駕駛和無人機控制等領域具有巨大的應用潛力，但也面臨著新的挑戰。解決這些挑戰需要不斷完善演算法、開發新的技術，才能讓 SLR 真正落地應用，造福人類。