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稀疏獎勵

通常在訓(xùn)練智能體時，我們希望每一步動作都有相應(yīng)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(shè)定中間每步的獎勵，這會導(dǎo)致學(xué)習(xí)緩慢甚至無法進行學(xué)習(xí)的問題。

2.解決方法

2.1 設(shè)計獎勵(reward shaping)

除了最終要學(xué)習(xí)到的目標(biāo)外，可以額外添加一些獎勵用于引導(dǎo)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(shè)計了一些新獎勵，來引導(dǎo)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(shù)需要領(lǐng)域知識（domain knowledge），不合理的設(shè)計獎勵方式會讓智能體學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)到用藍色板子打柱子，而不是從上面穿過。因此設(shè)計獎勵的效果與領(lǐng)域知識有關(guān)，需要調(diào)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(qū)動的獎勵（curiosity driven reward），在好奇心驅(qū)動的技術(shù)里，我們會加入一個新的獎勵函數(shù)：內(nèi)在好奇心模型（intrinsic curiosity module，ICM）。ICM模塊需要3個輸入：狀態(tài)s1，動作a1，狀態(tài)s2，根據(jù)輸入輸出另外一個獎勵rc(1)。對于智能體，在與環(huán)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(shè)計好奇心模塊？用一個網(wǎng)絡(luò)，接受輸入a(t)，s(t)，輸出，也就是用這個網(wǎng)絡(luò)去預(yù)測，看預(yù)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(tài)越難被預(yù)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(shè)置有一個問題：某些狀態(tài)很難被預(yù)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(xiàn)樹葉飄動，這是無法預(yù)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(xué)習(xí)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(tài)s(t)，輸出一個特征向量表示這個狀態(tài)，特征提取器可以把無意義的東西過濾掉。那么內(nèi)在好奇心網(wǎng)絡(luò)1實際上輸入的是a(t)和特征向量，輸出下一狀態(tài)特征向量。如何學(xué)習(xí)特征提取器，通過網(wǎng)絡(luò)2學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)2輸入和，輸出預(yù)測動作，這個動作與真實動作越接近越好。網(wǎng)絡(luò)2是用提取后的特征向量預(yù)測動作，因此像風(fēng)吹草動這種與智能體動作無關(guān)的信息就會被過濾掉。

機器人抓取任務(wù)因環(huán)境動態(tài)性、物體多樣性及動作連續(xù)性，成為強化學(xué)習(xí)（RL）的典型挑戰(zhàn)場景。其中，**稀疏獎勵（Sparse Reward）和課程學(xué)習(xí)（Curriculum Learning）**是優(yōu)化訓(xùn)練效率與成功率的關(guān)鍵技術(shù)。以下從問題分析、策略設(shè)計到實驗優(yōu)化進行系統(tǒng)性闡述。

1. 稀疏獎勵的核心挑戰(zhàn)

1.1 稀疏獎勵的成因

任務(wù)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(fā)成功事件。

局部最優(yōu)陷阱：過早收斂到次優(yōu)策略（如反復(fù)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(shù)百萬次交互才能偶然獲得成功經(jīng)驗。

訓(xùn)練不穩(wěn)定：梯度估計方差大，策略網(wǎng)絡(luò)難以收斂。

仿真-現(xiàn)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(nèi)在獎勵（Intrinsic Reward）

好奇心驅(qū)動探索：

ICM（Intrinsic Curiosity Module）：通過預(yù)測環(huán)境動態(tài)的誤差生成獎勵，鼓勵探索未知狀態(tài)。

RND（Random Network Distillation）：利用隨機網(wǎng)絡(luò)差異衡量狀態(tài)新穎性。

機器人應(yīng)用示例：機械臂嘗試不同抓取角度時，因位姿新穎性獲得內(nèi)在獎勵，加速發(fā)現(xiàn)可行策略。

2.2 目標(biāo)導(dǎo)向經(jīng)驗回放（Goal-Based HER）

Hindsight Experience Replay（HER）：

核心思想：將未達成目標(biāo)的軌跡視為新目標(biāo)（“雖然沒抓到A，但抓到了B”）。

實現(xiàn)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(biāo)作為新目標(biāo)

        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(wù)中，成功率從12%提升至80%以上。

2.3 分層強化學(xué)習(xí)（HRL）

Option-Critic架構(gòu)：

高層策略：選擇子目標(biāo)（如“靠近物體”“調(diào)整夾爪姿態(tài)”）。

底層策略：執(zhí)行具體動作（關(guān)節(jié)角度控制）。

優(yōu)勢：通過子目標(biāo)分解稀疏獎勵，降低探索難度。

3. 課程學(xué)習(xí)策略設(shè)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(tài)調(diào)整任務(wù)分布，優(yōu)先訓(xùn)練“中等難度”樣本。

PAIRED：通過對抗環(huán)境生成器創(chuàng)建漸進式挑戰(zhàn)任務(wù)。

3.2 課程學(xué)習(xí)與遷移

域隨機化（Domain Randomization）：

參數(shù)范圍：物體質(zhì)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(xùn)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(huán)境（無噪聲）中訓(xùn)練基礎(chǔ)策略。

逐步添加傳感器噪聲、延遲等擾動微調(diào)策略。

最后在真實機器人上進行少量樣本微調(diào)（Few-Shot Adaptation）。

4. 算法實現(xiàn)與實驗優(yōu)化

4.1 典型算法對比

4.2 關(guān)鍵超參數(shù)優(yōu)化

獎勵縮放（Reward Scaling）：內(nèi)在獎勵與外部獎勵的權(quán)重平衡（如λ=0.1）。

課程切換閾值：當(dāng)連續(xù)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(biāo)準(zhǔn)差隨訓(xùn)練線性遞減。

4.3 計算加速技術(shù)

并行仿真：使用NVIDIA Isaac Sim同時運行1000個環(huán)境實例。

混合精度訓(xùn)練：FP16神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，吞吐量提升2倍。

邊緣-云協(xié)同訓(xùn)練：在本地機器人執(zhí)行推理，云端集群異步更新模型。

5. 典型應(yīng)用案例

5.1 工業(yè)分揀機器人（ABB YuMi）

策略架構(gòu)：SAC + HER + 自動課程學(xué)習(xí)。

性能：在雜亂物體堆中抓取成功率92%，訓(xùn)練時間從120小時縮短至40小時。

5.2 服務(wù)機器人抓取（Boston Dynamics Spot）

挑戰(zhàn)：動態(tài)環(huán)境（行走中抓取）、多模態(tài)感知（RGB-D+力覺）。

方案：分層RL（高層路徑規(guī)劃+底層抓取控制）+ 域隨機化。

結(jié)果：在未知物體抓取任務(wù)中達到78%成功率。

6. 未來研究方向

語言引導(dǎo)課程學(xué)習(xí)：利用LLM（如GPT-4）自動生成任務(wù)描述與課程規(guī)劃。

多機器人協(xié)作課程：通過競爭或合作機制分配不同難度任務(wù)。

元課程學(xué)習(xí)（Meta-Curriculum）：學(xué)習(xí)如何生成課程，適應(yīng)未知任務(wù)分布。

總結(jié)

針對機器人抓取的稀疏獎勵問題，內(nèi)在獎勵引導(dǎo)探索與HER增強經(jīng)驗復(fù)用是提升樣本效率的核心；結(jié)合漸進式課程學(xué)習(xí)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(quán)衡訓(xùn)練速度與穩(wěn)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(tài)感知的融合，RL在復(fù)雜抓取任務(wù)中將進一步逼近人類水平。