Constraints as Rewards: Reinforcement Learning for Robots without Reward Functions

强化学习已成为生成复杂机器人行为的关键算法。然而，为了学习这些行为，需要设计一个描述任务的奖励函数，该函数通常由多个需要平衡的目标组成。这个调整过程被称为奖励工程，通常涉及大量的试错。在本文中，为了避免这种试错过程，我们提出了“约束即奖励”（CaR）的概念。CaR 使用多个约束函数而不是奖励函数来制定任务目标，并使用拉格朗日方法解决带有约束的强化学习问题。通过采用这种方法，不同的目标会自动得到平衡，因为拉格朗日乘数起到了目标之间权重的作用。此外，我们将展示不等式形式的约束为任务设计的优化目标提供了一种直观的解释。我们将所提出的方法应用于六轮伸缩腿机器人的站立动作生成任务，并证明即使使用手动设计的奖励函数难以学习，所提出的方法仍能成功获得目标行为。

该论文试图解决在强化学习中设计复杂机器人行为时，如何避免通过繁琐的试错过程来调优奖励函数的问题。这是一个常见但具有挑战性的问题，尤其是在需要平衡多个目标的情况下。

论文提出了一种名为Constraints as Rewards (CaR)的新方法，该方法使用多个约束函数代替传统的奖励函数来描述任务目标，并通过拉格朗日方法求解带约束的强化学习问题。这种方法的关键在于利用拉格朗日乘子自动平衡不同目标，从而减少手动调参的需求。

1. CaR方法通过不等式形式表达约束条件，为优化目标提供了直观解释。 2. 论文展示了该方法应用于六轮伸缩腿机器人的站立动作生成任务，证明了其有效性。 3. 实验表明，即使对于难以用手工设计的奖励函数学习的任务，CaR方法也能成功获取目标行为。 4. 研究指出，未来可以进一步探索更多类型的约束条件及其对学习效果的影响。

近期相关研究包括： - "Reward Design via Online Gradient Ascent" 提出了在线梯度上升法来动态调整奖励函数。 - "Learning Complex Dexterous Manipulation with Deep Reinforcement Learning and Demonstrations" 探索了结合深度强化学习和演示学习的方法。 - "Multi-Objective Reinforcement Learning using Sets of Pareto Dominated Policies" 研究了多目标强化学习中的帕累托最优策略集。 这些研究均致力于改善强化学习中奖励函数的设计或处理多目标优化问题。