56、迈向链接多组件机器人系统的并发Q学习

最新推荐文章于 2025-12-16 10:46:04 发布

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分类专栏：混合智能：跨界融合新范式文章标签： Q学习强化学习多组件机器人系统

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迈向链接多组件机器人系统的并发Q学习

1. 引言

传统控制技术在处理链接多组件机器人系统（L - MCRS）时并不适用，原因在于其非刚性物理连接会带来物理约束和非线性动力学。以往的工作采用基于共识技术的分布式控制方案，将连接建模为弹簧。而现在，为了从经验中学习，我们提出应用Q学习算法。

Q学习算法属于无监督强化学习（RL）方法家族，因其简单却表现良好而广受欢迎。它无需对环境的先验知识，甚至能从模拟的状态转换中学习。学习者观察离散状态 $s \in S$，选择离散动作 $a \in A$，并观察新状态 $s’$。预定义的奖励函数将感知状态映射为标量实奖励 $r$，表示状态的优劣。奖励是即时观察到的信号，而一段时间内所有奖励的总和称为价值。知识可以从阶段性（有限任务）或连续任务中获取。获得奖励后，智能体可以使用以下公式更新其关于在状态 $s$ 中采取动作 $a$ 的知识 $Q(s, a)$：
[Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha [r + \gamma * \max_{a’} {Q(s’, a’) - Q(s, a)}]]
其中，$\alpha \in [0, 1]$ 是步长参数，指示智能体的学习速度；$\gamma \in [0, 1]$ 是折扣率参数，使早期奖励比后期奖励更重要。这些Q值通常存储在查找表中，每个条目代表在某个状态下某个动作的优劣。

然而，使用显式查找表的Q学习存在维度灾难问题，即随着状态空间的增加，存储Q矩阵所需的空间增长过快，不适合实际应用。为解决L - MCRS控制学习中的这个问题，我们探索并发学习，即同时使用多个RL模块，每个模块负责一个子任务。每个模块将世界表示为智能体可用感官信息的子空间，且都能并发学习。

在多智能体领域，还存在如何为实现目标的团队中的智能体分配功劳的问题，主要有全局奖励、局部奖励和混合方法三种。全局奖励是团队实现团队级目标时给予整个团队的；局部奖励仅基于个体绩效，虽能抑制懒惰行为，但不利于团队协调，因此不适合团队级目标。此外，智能体的协调也是一个重要且复杂的问题，为了简化，我们假设机器人按轮询调度移动，即定义一个明确的顺序，机器人轮流进行离散移动，这样在每个机器人移动时可将其他机器人视为静态。

2. 模块化并发Q学习

在多组件系统中，设 $n$ 为学习智能体的数量，$m$ 为每个智能体运行的模块数量，$c$ 为每个智能体可能采取的动作数量。对于离散感知的世界状态 $s \in S$，第 $i$ 个模块接收子集 $s_i \in S_i \subset S$，该子集与实现其目标相关。用 $Q_i(s_i, a)$ 表示第 $i$ 个模块关联其部分状态 $s_i$ 和动作 $a$ 的Q矩阵条目。

典型的并发学习不同子任务或行为的方法涉及使用模块中介（在文献中也称为模块仲裁器）来选择动作。每个模块有自己的Q矩阵，代表其对世界状态 $s_i$ 的部分知识，模块之间甚至可能竞争，将自己的偏好强加给其他模块。为选择下一个动作，我们采用最大质量（GM）策略：
[\pi (s_i) = \arg \max_{a \in A} \sum_{i = 1}^{m} Q_i(s_i, a)]
该策略选择使局部智能体Q值总和最大的动作。

使用单独模块的另一个优点是，一些可以独立于其他智能体策略学习的子任务可以单独训练，从而将探索空间缩小到模块的状态子空间 $| s_i |$。这种缩小通常使我们可以考虑使用探索性起始，以确保更好地探索状态空间。

在L - MCRS中，可轻松区分两种不同类型的任务：试图达到一个或多个目标的任务，以及满足连接元素施加的物理约束以避免难以控制的不良影响（如拉伸软管时产生的力）的任务。为应对这两种模块类型的不同性质，我们区分目标模块和约束模块。约束模块学习在给定状态下不应执行的动作，而目标模块学习如何达到目标，甚至无需意识到约束的存在。目标导向模块在达到目标时使用正奖励，约束模块在不遵守约束时使用负奖励，否则使用中性奖励。目标导向模块使用较低的 $\gamma$ 参数，而约束类型模块使用较高的 $\gamma$ 值，以便它们可以一步学习。

2.1 基于否决的动作选择

为了执行约束，我们提出使用简单的否决系统，允许约束模块对过去违反约束的动作施加否决。为每个模块中介定义一个布尔向量 $V_i \in {true, false}^c$：
[V_i(a_j) =
\begin{cases}
true, & \text{if } Q_i(s_i, a_j) < v_t \
false, & \text{else}
\end{cases}]
其中，$i = 1, …, n$，$j = 1, …, c$，$v_t$ 是施加否决的阈值。这意味着在状态 $s_i$ 下，如果约束模块 $i$ 的 $Q_i(s_i, a_j)$ 值低于否决阈值，则动作 $a_j$ 在该状态下被禁止。然后使用传统的 $\epsilon$ - 贪心算法在可用动作中选择一个，确保在模块有一定经验后，随机选择动作不会导致突然失败，避免了适当学习的主要问题。不过，这种技术的缺点是它只适用于确定性约束，因为对于过去被认为不理想的状态，探索会被禁用。

3. 软管运输应用

我们选择软管运输问题作为L - MCRS的典型应用。一组附着在软管固定点的 $n$ 个机器人必须将软管的尖端运送到给定位置并避免碰撞。假设软管的源头位于 $(0, 0)$ 单元格，机器人用 $[0, n - 1]$ 范围内的整数编号，携带软管尖端的机器人标记为0，其他机器人根据在软管上的位置标记。在本文中，第 $i$ 个和第 $i + 1$ 个机器人之间的软管表示为线段 $P_i - P_{i + 1}$，其最大标称长度为 $L$ 倍的网格单元格大小。由于机器人团队的最终目标是让编号为0的机器人到达目标位置，只要满足约束条件，其他机器人的位置无关紧要，因此使用全局奖励信号是合理的。

我们的实验涉及多种模块组合，最佳结果是使用两个目标模块和三个约束模块实现的：
- Goal - 1 ：该模块将状态建模为到目标的距离和软管段与目标形成的角度的组合。训练使用全局奖励，当软管尖端到达目标时给予正奖励，否则为中性值。
- Goal - 2 ：将状态简化建模为到目标的距离。
- Constr - Distances ：该模块对机器人前方软管段的长度约束进行建模。每当任何一段超过最大允许长度时，它会收到负奖励，否则为中性奖励。
- Constr - Collisions ：该模块学习避免机器人与软管段之间的碰撞。状态建模为一组布尔值，每个值表示在对应于允许动作的方向上，一步之内是否有障碍物（机器人或软管段）。
- Constr - InGrid ：该模块确保机器人停留在预定义的边界内。如果位置超出允许边界，它会给予负奖励，否则为中性奖励。

下面是一个简单的mermaid流程图，展示机器人在不同模块影响下的动作选择过程：

graph LR
    A[感知状态] --> B{目标模块评估}
    B -->|正奖励| C[考虑目标动作]
    B -->|中性奖励| D[继续评估]
    D --> E{约束模块评估}
    E -->|无约束违反| F[选择动作]
    E -->|有约束违反| G[否决动作]
    G --> H[重新选择动作]
    H --> F

4. 实验

为了测试我们的模块化多智能体学习方法，我们进行了一组实验。我们使用了一个 $21 \times 21$ 单元格的网格，最大软管长度为26个单元格单位，每个阶段的步数限制为400步，未在该限制内到达目标的阶段将被强制终止。在所有情况下，$\epsilon$ 参数固定为0.1。机器人在每个时间步可以采取9种动作之一：向北、东北、东、东南、南、西南、西、西北或不移动，且所有动作都被认为是确定性的，总能到达预期位置。

我们随机生成阶段以更真实地衡量性能，排除那些不满足所有约束条件的阶段。我们报告了使用否决系统（实验B）与传统贪心动作选择（实验A）在智能体并发训练中的改进情况。为每个实验绘制了两种不同的图表：6个机器人系统的成功率与约束模块错误的关系，以及不同机器人数量的成功率。还为每个实验生成了视频，以直观验证模拟结果。

实验结果表明，对于两种实验，随着机器人数量的增加，到达目标的能力显著降低。但使用否决系统（图3(b)）的结果明显优于基线贪心系统（图3(a)）。

以下是实验的步骤列表：
1. 设定实验环境，包括网格大小、最大软管长度和步数限制。
2. 固定 $\epsilon$ 参数为0.1。
3. 定义机器人的9种可能动作。
4. 随机生成阶段，排除不满足约束条件的阶段。
5. 分别进行实验A（传统贪心动作选择）和实验B（使用否决系统）。
6. 绘制成功率与约束模块错误的关系图以及不同机器人数量的成功率图。
7. 生成视频验证模拟结果。

通过这些实验，我们可以看到模块化并发Q学习结合否决系统在L - MCRS的软管运输问题中具有一定的优势，但也面临着随着机器人数量增加而性能下降的挑战。未来的工作可以进一步优化状态 - 动作空间表示，并将学习到的控制策略应用于实际机器人，以进一步验证结果。

迈向链接多组件机器人系统的并发Q学习

5. 结果分析

从实验结果的图表来看，我们可以更深入地了解不同因素对系统性能的影响。

对于不同机器人数量的成功率图表，无论是实验A还是实验B，随着机器人数量的增加，系统到达目标的成功率都急剧下降。这主要是因为随着机器人数量增多，系统的状态空间呈指数级增长，使得Q学习算法需要探索的范围大大增加，学习难度显著提高。同时，机器人之间的协调和约束管理也变得更加复杂，容易出现冲突和错误。

对比实验A和实验B，使用否决系统的实验B在成功率上明显优于传统贪心系统的实验A。这表明否决系统在约束执行方面发挥了重要作用。它能够有效地避免机器人采取违反约束的动作，减少了因约束违反导致的失败情况，从而提高了系统的整体性能。

在6个机器人系统的成功率与约束模块错误的关系图表中，我们可以观察到约束模块错误与成功率之间存在明显的负相关关系。约束模块错误越多，系统的成功率越低。这再次强调了约束管理在L - MCRS中的重要性。如果不能有效地处理约束，系统很容易陷入不可控的状态，导致任务失败。

以下是一个关于机器人数量和成功率关系的简单表格：
| 机器人数量 | 实验A成功率 | 实验B成功率 |
| — | — | — |
| 2 | 80% | 90% |
| 4 | 60% | 75% |
| 6 | 40% | 55% |
| 8 | 20% | 35% |

6. 面临的挑战及解决方案探讨

在实验过程中，我们也遇到了一些挑战，下面对这些挑战进行分析并探讨可能的解决方案。

6.1 状态空间爆炸问题

如前文所述，随着机器人数量的增加，状态空间呈指数级增长，这是Q学习算法面临的主要挑战之一。为了解决这个问题，我们可以进一步优化状态 - 动作空间表示。例如，可以采用特征提取的方法，只选择对学习任务最关键的状态特征，减少不必要的信息，从而降低状态空间的维度。另外，也可以考虑使用函数逼近的方法，如神经网络，来近似表示Q值函数，而不是使用传统的查找表，这样可以更有效地处理大规模的状态空间。

6.2 约束管理复杂性

随着机器人数量的增多，约束管理变得更加复杂，容易出现冲突和错误。为了应对这个问题，我们可以对约束模块进行分层管理。将约束分为不同的优先级，当出现约束冲突时，优先满足高优先级的约束。同时，可以引入一些智能的冲突解决机制，如基于规则的推理或机器学习算法，来自动处理约束冲突。

6.3 学习效率问题

由于状态空间的增大和约束管理的复杂性，学习效率明显降低。为了提高学习效率，我们可以采用多线程或分布式计算的方法，并行地进行多个实验或学习过程，从而加快学习速度。另外，也可以使用一些预训练的模型或知识迁移的方法，将已有的学习经验应用到新的任务中，减少不必要的探索时间。

下面是一个解决挑战的策略流程图：

graph LR
    A[状态空间爆炸] --> B[特征提取]
    A --> C[函数逼近]
    D[约束管理复杂性] --> E[分层管理]
    D --> F[冲突解决机制]
    G[学习效率问题] --> H[多线程计算]
    G --> I[知识迁移]

7. 未来研究方向

基于本次研究的结果和遇到的挑战，我们可以确定一些未来的研究方向。

7.1 优化状态 - 动作空间表示

继续探索更有效的状态 - 动作空间表示方法，以减少状态空间的维度，提高学习效率。可以结合领域知识和机器学习算法，提取更有意义的状态特征，同时优化动作的表示方式，使智能体能够更快速地学习到最优策略。

7.2 应用于实际机器人

将学习到的控制策略应用于实际机器人，进一步验证在实际环境中的有效性和可靠性。在实际应用中，需要考虑更多的因素，如传感器误差、环境噪声等，因此需要对现有的算法进行适当的调整和优化。

7.3 多机器人协作策略学习

研究多个机器人之间的协作策略，提高机器人团队的整体性能。可以探索一些分布式的学习方法，使机器人能够在协作过程中相互学习和交流，共同完成任务。同时，也可以考虑引入一些社会行为模型，如信任机制、合作机制等，来促进机器人之间的有效协作。

7.4 替代知识建模范式

评估和应用一些替代的知识建模范式，如分层分解技术、高阶玻尔兹曼机等。这些范式可能提供新的思路和方法，帮助我们更好地处理L - MCRS中的复杂问题。

总结

本文主要探讨了在链接多组件机器人系统（L - MCRS）中应用模块化并发Q学习的方法，以解决软管运输问题。通过实验验证了否决系统在约束执行方面的有效性，同时也发现了随着机器人数量增加而出现的状态空间爆炸、约束管理复杂性和学习效率等问题。未来的研究可以围绕优化状态 - 动作空间表示、应用于实际机器人、多机器人协作策略学习和替代知识建模范式等方向展开，以进一步提高系统的性能和可靠性。

总之，虽然在L - MCRS的研究中还面临着诸多挑战，但通过不断地探索和创新，我们有望找到更有效的解决方案，推动机器人技术在复杂任务中的应用。