摘要

本文提出了一种名为Ego-Foresight的新方法，用于在深度强化学习（RL）中通过视觉运动预测来解耦代理和环境，从而提高训练效率和性能。该方法通过自我监督学习，无需监督信号即可实现代理和环境的分离。主要发现是代理的视觉运动预测为RL算法提供了正则化，鼓励动作保持在可预测的范围内。在真实世界机器人交互和模拟机器人操作任务中，Ego-Foresight方法显示出平均23%的效率提升和8%的性能提升。

原理

Ego-Foresight方法的核心在于利用代理的运动作为线索，通过预测代理的视觉变化来实现代理和环境的解耦。该方法采用编码器-解码器模型，输入包括有限的上下文RGB帧和未来序列的本体感受状态（如关节角度），解码器输出对应本体感受信号的RGB重建，显示代理的未来配置。通过预测未来帧，系统可以进行自我监督训练。这种方法通过鼓励代理执行可预测的运动，为RL算法提供了正则化，从而提高了学习效率和性能。

流程

Ego-Foresight的工作流程包括以下步骤：

1. 数据准备：从公开的机器人交互数据集中获取视频流和相应的本体感受状态。
2. 模型训练：使用编码器-解码器模型进行训练，编码器处理上下文帧和本体感受状态，解码器输出未来帧的重建。
3. RL集成：将Ego-Foresight模型与无模型RL算法（如DDPG）结合，通过优化扩展的损失函数来联合训练模型和RL算法。
4. 性能评估：在模拟机器人操作任务中评估模型的性能，通过比较成功率和样本效率来验证方法的有效性。

例如，在Meta-world基准测试中，Ego-Foresight方法在10个不同的机器人操作任务中显示出显著的性能提升和样本效率改进。

应用

Ego-Foresight方法的应用前景广泛，特别是在需要复杂视觉感知和操作的机器人任务中。该方法可以提高机器人在未知环境中的适应性和操作效率，适用于家庭服务机器人、工业自动化和辅助机器人等领域。此外，该方法的自监督特性使其易于扩展和应用于新的任务和环境。