23、连续动作POMDPs的先进算法与分层强化学习策略

连续动作POMDPs的先进算法与分层强化学习策略

在机器人学习和决策领域，部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）是一个重要的研究方向。它能够处理在部分可观测环境下的决策问题，然而，对于具有高维连续动作空间的POMDPs，求解仍然具有挑战性。同时，在许多机器人应用场景中，状态空间存在高可观测和低可观测子空间，如何有效处理这种混合可观测性也是一个关键问题。本文将介绍两种相关的解决方案：ADVT求解器和分层强化学习方法HILMO。

1. ADVT：高维连续动作空间POMDPs的求解器

ADVT是一种基于采样的在线POMDP求解器，它在处理具有高维连续动作空间的POMDPs方面表现出色。其核心在于采用了新颖的自适应离散化方法，具体包括以下几个关键创新点：
- 基于Voronoi树的自适应分层离散化 ：对动作空间进行分层离散化，能够更灵活地适应不同区域的复杂度。
- 新颖的单元大小感知细化规则 ：根据单元大小进行合理的细化，提高离散化的精度。
- 单元大小感知的上置信界 ：用于引导采样和决策，增强求解的效率和准确性。

在多个具有挑战性的基准测试中，ADVT与现有最先进的算法相比，取得了显著的实证结果。这表明它在实际应用中具有很大的潜力，有望进一步扩展通用POMDP求解器的适用范围。未来，研究团队计划将ADVT扩展到处理连续观测空间，以应对更具挑战性的POMDP问题。

2. 混合可观测性下的分层强化学习（HILMO）

在许多机器人领域，状态空间可以分解为高可观测和低可观测子空间，动作主要影响高可观测状态分