强化学习（RL）在机器人抓取任务中的稀疏奖励与课程学习策略 来源 : 华清远见     2025-05-28

稀疏奖励

通常在训练智能体时，我们希望每一步动作都有相应的奖励。但是某些情况下，智能体并不能立刻获得奖励，比如全局奖励的围棋，最终获胜会得到奖励，但是人们很难去设定中间每步的奖励，这会导致学习缓慢甚至无法进行学习的问题。

2.解决方法

2.1 设计奖励(reward shaping)

除了最终要学习到的目标外，可以额外添加一些奖励用于引导智能体。比如ViZDoom射击游戏，杀了敌人得到正奖励，被杀得到负奖励。探究人员设计了一些新奖励，来引导智能体做的更好，比如掉血就扣分，捡到补给包会加分，待在原地扣分，活着扣一个很小的分（否则智能体只想活着，躲避敌人）等方法。reward shaping技术需要领域知识（domain knowledge），不合理的设计奖励方式会让智能体学习到错误的方法。比如希望机器人将蓝色板子穿过柱子，通常会想到板子靠近柱子就加分，距离越近奖励越大，但是这样机器人可能会学习到用蓝色板子打柱子，而不是从上面穿过。因此设计奖励的效果与领域知识有关，需要调整。

2.2 好奇心(curiosity)

自己加入并且一般看起来有用的奖励，比如给智能体加上好奇心，称为好奇心驱动的奖励（curiosity driven reward），在好奇心驱动的技术里，我们会加入一个新的奖励函数：内在好奇心模型（intrinsic curiosity module，ICM）。ICM模块需要3个输入：状态s1，动作a1，状态s2，根据输入输出另外一个奖励rc(1)。对于智能体，在与环境交互时，不仅希望原始奖励r越大，也希望好奇心奖励rc越大。如何设计好奇心模块？用一个网络，接受输入a(t)，s(t)，输出，也就是用这个网络去预测，看预测值与真实s(t+1)的相似度，越不相似奖励越高。也就是说，好奇心奖励的意义在于：未来的状态越难被预测，得到的奖励就越大，这样方便探索未知的世界。

好奇心模块的设置有一个问题：某些状态很难被预测到并不代表它就是好的，就是需要被尝试的。比如某些游戏中，会突然出现树叶飘动，这是无法预测的，智能体会一直看着树叶飘动。因此智能体仅有好奇心是不够的，还需要知道什么事情是真正重要的。

为了知道什么事情是重要的，避免不必要的冒险，要加上另外一个模块，学习特征提取器(feature extractor) 。如图所示，黄色格子是特征提取器，输入一个状态s(t)，输出一个特征向量表示这个状态，特征提取器可以把无意义的东西过滤掉。那么内在好奇心网络1实际上输入的是a(t)和特征向量，输出下一状态特征向量。如何学习特征提取器，通过网络2学习，网络2输入和，输出预测动作，这个动作与真实动作越接近越好。网络2是用提取后的特征向量预测动作，因此像风吹草动这种与智能体动作无关的信息就会被过滤掉。

机器人抓取任务因环境动态性、物体多样性及动作连续性，成为强化学习（RL）的典型挑战场景。其中，**稀疏奖励（Sparse Reward）和课程学习（Curriculum Learning）**是优化训练效率与成功率的关键技术。以下从问题分析、策略设计到实验优化进行系统性阐述。

1. 稀疏奖励的核心挑战

1.1 稀疏奖励的成因

任务特性：仅在抓取成功时给予正奖励（+1），其余时刻无反馈（0）。

探索难度：机械臂需精确控制位姿、力度，随机探索难以触发成功事件。

局部最优陷阱：过早收敛到次优策略（如反复触碰物体但无法抓取）。

1.2 稀疏奖励的负面影响

样本效率低下：需数百万次交互才能偶然获得成功经验。

训练不稳定：梯度估计方差大，策略网络难以收敛。

仿真-现实鸿沟：仿真中过度依赖密集奖励，迁移到真实机器人时失效。

2. 稀疏奖励解决方案

2.1 内在奖励（Intrinsic Reward）

好奇心驱动探索：

ICM（Intrinsic Curiosity Module）：通过预测环境动态的误差生成奖励，鼓励探索未知状态。

RND（Random Network Distillation）：利用随机网络差异衡量状态新颖性。

机器人应用示例：机械臂尝试不同抓取角度时，因位姿新颖性获得内在奖励，加速发现可行策略。

2.2 目标导向经验回放（Goal-Based HER）

Hindsight Experience Replay（HER）：

核心思想：将未达成目标的轨迹视为新目标（“虽然没抓到A，但抓到了B”）。

实现步骤：

# HER伪代码示例for episode in trajectories:

    achieved_goals = episode['achieved_goals']

    for t in range(len(episode)):

        new_goal = achieved_goals[-1]  # 使用最终达到的目标作为新目标

        reward = compute_reward(episode['actions'][t], new_goal)

        replay_buffer.store(episode[t], new_goal, reward)

效果：在Fetch机器人抓取任务中，成功率从12%提升至80%以上。

2.3 分层强化学习（HRL）

Option-Critic架构：

高层策略：选择子目标（如“靠近物体”“调整夹爪姿态”）。

底层策略：执行具体动作（关节角度控制）。

优势：通过子目标分解稀疏奖励，降低探索难度。

3. 课程学习策略设计

3.1 课程生成方法

自动课程生成（Automatic Curriculum Learning）：

ALP-GMM：基于策略性能动态调整任务分布，优先训练“中等难度”样本。

PAIRED：通过对抗环境生成器创建渐进式挑战任务。

3.2 课程学习与迁移

域随机化（Domain Randomization）：

参数范围：物体质量、摩擦力、视觉纹理、光照条件随机化。

作用：增强策略鲁棒性，缩小Sim2Real差距。

示例：NVIDIA Isaac Gym中训练机械臂策略，迁移到真实UR5机械臂时成功率保持85%以上。

渐进式模型迁移：

在理想仿真环境（无噪声）中训练基础策略。

逐步添加传感器噪声、延迟等扰动微调策略。

最后在真实机器人上进行少量样本微调（Few-Shot Adaptation）。

4. 算法实现与实验优化

4.1 典型算法对比

4.2 关键超参数优化

奖励缩放（Reward Scaling）：内在奖励与外部奖励的权重平衡（如λ=0.1）。

课程切换阈值：当连续10个episode成功率超过90%时进入下一阶段。

探索噪声衰减：ε-greedy策略的噪声标准差随训练线性递减。

4.3 计算加速技术

并行仿真：使用NVIDIA Isaac Sim同时运行1000个环境实例。

混合精度训练：FP16神经网络计算，吞吐量提升2倍。

边缘-云协同训练：在本地机器人执行推理，云端集群异步更新模型。

5. 典型应用案例

5.1 工业分拣机器人（ABB YuMi）

策略架构：SAC + HER + 自动课程学习。

性能：在杂乱物体堆中抓取成功率92%，训练时间从120小时缩短至40小时。

5.2 服务机器人抓取（Boston Dynamics Spot）

挑战：动态环境（行走中抓取）、多模态感知（RGB-D+力觉）。

方案：分层RL（高层路径规划+底层抓取控制）+ 域随机化。

结果：在未知物体抓取任务中达到78%成功率。

6. 未来研究方向

语言引导课程学习：利用LLM（如GPT-4）自动生成任务描述与课程规划。

多机器人协作课程：通过竞争或合作机制分配不同难度任务。

元课程学习（Meta-Curriculum）：学习如何生成课程，适应未知任务分布。

总结

针对机器人抓取的稀疏奖励问题，内在奖励引导探索与HER增强经验复用是提升样本效率的核心；结合渐进式课程学习与域随机化，可显著提高策略鲁棒性与跨域迁移能力。实际部署中需权衡训练速度与稳定性，选择DDPG+HER或SAC+ICM等组合，并通过并行化加速迭代。未来，随着自动课程生成与多模态感知的融合，RL在复杂抓取任务中将进一步逼近人类水平。