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在強化學習(RL)中使用先驗知識已經變得無處不在，因為我們正在開發適合真實機器人的系統。最近的研究顯示，人們對以行為先驗的形式吸收先驗知識的方法重新產生了興趣。行為先驗是指當處于特定狀態時，可以為代理提出潛在有意義的行為的系統，包括經典手工制作的控制器、之前學習的策略、演示和最近潛在的技能模塊。這些系統已經在RL中證明了其在加速訓練、更安全探索和廣泛任務推廣方面的有效性。

本次研討會的目標是將不同領域的研究人員聚集在一起，包括RL，機器人和控制，討論行為先驗可能在RL中發揮的作用。這包括我們可以學習/建模這些先驗的各種方法，在RL框架內集成他們的經驗的方法，以及他們的適用性來解決現實機器人中RL面臨的一些關鍵挑戰。

強化學習是人工智能中一個強大的工具，其中虛擬或物理代理學習優化他們的決策，以實現長期目標。在某些情況下，這種機器學習方法可以節省程序員的時間，超越現有的控制器，達到超人的性能，并不斷適應不斷變化的條件。這本書認為，這些成功表明強化學習可以成功地應用于許多不同的情況，包括機器人控制、股票交易、供應鏈優化和工廠控制。

然而，強化學習傳統上僅限于虛擬環境或模擬環境中的應用，在這些環境中已經提供了設置。此外，實驗可以完成幾乎無限次的嘗試無風險。在許多現實生活任務中，使用強化學習并不像(1)數據沒有正確的形式;(2)數據稀缺，(3)自動化在現實世界中有局限性。

因此，這本書是寫來幫助學者，領域專家，和數據愛好者一樣理解的基本原則，應用強化學習到現實世界的問題。這是通過將重點放在使用實際示例和將標準數據建模為所需的正確形式，然后應用基本智能體的過程來實現的。為了進一步幫助讀者獲得對這些方法的深入和接地氣的理解，本書展示了完整的手工計算示例，以及如何用代碼以更自動化的方式實現這一點。

對于對強化學習作為解決方案感興趣但不精通的決策者，本書在介紹和案例研究部分包括簡單的、非技術的例子。這些提供了強化學習的背景，以及在實踐中應用它的挑戰和風險。具體來說，這些部分闡述了強化學習和其他機器學習方法的區別，以及知名公司如何成功地使用這種方法解決他們的問題。

//www.morganclaypool.com/doi/abs/10.2200/S01170ED1V01Y202202AIM052

第21屆智能體及多智能體系統國際會議（International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, AAMAS-2020）近日在線舉行。智能體及多智能體系統國際會議（AAMAS) 是多智能體系統領域最具影響力的會議之一，由非營利組織IFAAMAS主辦。來自佐治亞理工大學Matthew Gombolay和Zheyuan Wang共同講述了圖神經網絡解決多機器人協調問題的能力，非常值得關注！

機器人隊越來越多地部署在生產設施和倉庫等環境中，以節省成本和提高生產率。為了有效地協調多機器人隊，快速、高質量的調度算法必須滿足動態任務規范、部件和機器人可用性在時間和空間上的約束。傳統的解決方案包括精確的方法，這對于大規模問題是棘手的，或者特定應用的啟發式，這需要專業的領域知識。迫切需要的是一種新的自動化方法，它可以自動學習輕量級的、特定于應用的協調策略，而不需要手工設計的特征。 本教程介紹了圖神經網絡，并展示了圖神經網絡解決多機器人協調問題的能力。本文綜述了近年來各種圖神經網絡的框架，重點討論了它們在多智能體系統建模中的應用。我們將介紹多機器人協調(MRC)問題，并回顧解決MRC問題最相關的方法。我們將討論圖神經網絡在MRC問題中的幾個成功應用，并以Python示例代碼的形式提供實踐教程。通過本教程，我們旨在提供使用圖神經網絡建模多機器人系統的經驗，從算法開發到代碼實現，從而為在更廣泛的多智能體研究中設計基于圖的學習算法打開未來的機會。

//core-robotics.gatech.edu/2022/01/18/aamas2022_tutorial_gnn_robot/

第一部分將討論以下內容: (a) 圖神經網絡是如何工作的——我們將全面概述以往文獻中提出的各種圖神經網絡，包括同質圖和異質圖以及注意力機制; (b) 如何用圖神經網絡為團隊協調問題建模——我們將討論哪些應用可以用圖神經網絡建模，重點是MRC問題;(c)如何為團隊協調問題優化圖神經網絡的參數-我們將討論哪些學習方法可以用于訓練基于圖神經網絡的求解器。我們以最常見的挑戰和開放問題來結束本部分。

第二部分將提供一個實際操作教程，介紹如何使用圖神經網絡來解決協調問題，并在Python Jupyter筆記本中編寫示例。特別地，我們將研究ScheduleNet架構[6]，這是一個基于異構圖神經網絡的求解器，用于在時間和空間約束下解決MRC問題。Jupyter將工作通過模型實現，訓練和評估的ScheduleNet模型在合成數據集。

**講者介紹： **

Matthew Gombolay博士是佐治亞理工學院交互計算專業的助理教授。他于2011年獲得約翰霍普金斯大學(the Johns Hopkins University)機械工程學士學位，2013年獲得麻省理工學院(MIT)航空航天學碩士學位，2017年獲得麻省理工學院(MIT)自主系統博士學位。Gombolay的研究興趣涵蓋機器人、人工智能/ML、人機交互和運行學。在答辯論文和加入喬治亞理工學院之間，Gombolay博士曾在麻省理工學院林肯實驗室(MIT Lincoln Laboratory)擔任技術人員，并將他的研究工作轉化到美國海軍，為他贏得了R&D 100獎。他的發表記錄包括美國航空航天學會的最佳論文獎，美國控制會議的最佳學生論文決賽，以及機器人學習會議的最佳論文決賽。2018年，Gombolay博士被選為DARPA Riser ，獲得了國家消防研討會的早期職業獎第一名，并因提高太空科學自主性而獲得了NASA的早期職業獎學金。

Zheyuan Wang，佐治亞理工學院電氣與計算機工程學院博士研究生。他在上海交通大學(Shanghai Jiao Tong University)獲得電氣工程學士學位和碩士學位。他還獲得了佐治亞理工學院ECE的碩士學位。他目前是由Matthew Gombolay教授領導的認知優化和關系(CORE)機器人實驗室的研究生研究助理。他目前的研究方向是基于圖的策略學習，利用圖神經網絡進行表示學習和強化學習進行決策，應用于人-機器人團隊協作、多智能體強化學習和隨機資源優化。

內容概覽

參考文獻：

Ernesto Nunes, Marie Manner, Hakim Mitiche, and Maria Gini. 2017. A taxonomy for task allocation problems with temporal and ordering constraints. Robotics and Autonomous Systems 90 (2017), 55–70. 1. Petar Veli?kovi?, Guillem Cucurull, Arantxa Casanova, Adriana Romero, Pietro Liò, and Yoshua Bengio. 2018. Graph attention networks. International Conference on Learning Representations (2018). 1. Xiao Wang, Houye Ji, Chuan Shi, Bai Wang, Yanfang Ye, Peng Cui, and Philip S Yu. 2019. Heterogeneous graph attention network. The World Wide Web Conference (2019), 2022–2032. 1. Jie Zhou, Ganqu Cui, Shengding Hu, Zhengyan Zhang, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Lifeng Wang, Changcheng Li, and Maosong Sun. 2020. Graph neural networks: A review of methods and applications. AI Open 1 (2020), 57-81. 1. Zheyuan Wang and Matthew Gombolay. 2020. Learning scheduling policies for multi-robot coordination with graph attention networks. IEEE Robotics and Automation Letters 5, 3 (2020), 4509–4516. 1. Zheyuan Wang, Chen Liu, and Matthew Gombolay. 2021. Heterogeneous graph attention networks for scalable multi-robot scheduling with temporospatial constraints. Autonomous Robots (2021), 1–20.

? 非競爭性環境(城市駕駛)

競爭環境(賽車)

為什么機器人技術需要更多的博弈論?
博弈論的方法既適用于競爭環境，如賽車，也適用于非競爭環境，如城市駕駛。
在我們生活的這個十年里，機器人正在離開工廠車間，進入一個更加復雜的世界，其中有異構的代理，需要一種理性和系統的交互方式。
機器人技術的創新應用(如無人機送貨或自動駕駛)目前的進展突出了明確考慮其他代理和相關不確定性的決策過程的重要性。
我們相信，一個明智的未來是，自主的個體在充分意識到所面臨的風險的情況下做出理性的決定。

【part 1】 Tutorial ICRA 2021——“Game Theoretical Motion Planning”（47頁pdf）

1.1「 序 言 」
本手稿的范圍是為有興趣在多智能體環境中模擬運動規劃問題的戰略性質的讀者簡化初始步驟。從歷史上看，博弈論一直致力于研究眾多領域的理性決策：社會科學、經濟學、系統科學、邏輯學、計算機科學等等。
 如今，隨著機器人離開工廠進入一個更復雜的世界，我們相信許多博弈論概念非常適合捕捉多智能體運動規劃的動態性和互動性。它的承諾(和希望)是，明確地考慮他人的決策，賦予標準技術更豐富的描述能力。如果這一承諾是真的，我們的機器人就能更好地做出決策，從而促進我們社會的無縫融合。

1.2「 適用人群 」
一個在博弈論方面有很強背景，但在運動規劃方面很少的讀者，可能會發現他們一直知道的機器人應用概念的相關性。
一個具有運動規劃背景但對博弈論知之甚少的讀者可能會啟發如何將標準技術與博弈論概念相結合，以在自己的決策中明確考慮其他人的推理。
如果運動規劃和博弈論都是新的概念，我們希望能激發人們的好奇心，并激發這個話題的相關性。

1.3「 手稿結構 」
第二章以通俗易懂的語言介紹和激勵運動規劃任務的博弈理論概念。它提出了相應的數學模型的前向引用，這些模型出現在文檔的后面和超出范圍的主題中;
第三章介紹了博弈論的基本模型和一些擴展;
第五章向讀者介紹了在人工智能駕駛奧運會 (AIDO) 的背景下提出的兩個新的博弈論挑戰。

【part 2】Introduction for the ICRA 2021 Workshop on Game-theoretical Motion Planning（video）

【part 3】Special Report （slides）
3.1「 Dr. Andrea Censi (ETH)：Introduction 」（9頁PPT）

3.2「Dr. Saverio Bolognani (ETH)：Game-Theoretic Models of Dynamic Interaction」（53頁PPT）

3.3「Dr. Alex Liniger (ETH)：Noncooperative Game Theory for Autonomous Racing」（53頁PPT）

3.4「Prof. Mac Schwager (Stanford)：Augmented Lagrangian Methods for Online Game Theoretic Planning with Constraints」（53頁PPT）

3.5「Alessandro Zanardi (ETH)：Structure and Solution of Non-zero-sum Urban Driving Games」（53頁PPT）

要實現人工智能的夢想，就需要學會做出正確決策的自主系統。強化學習是這樣做的一個強大范式，它與大量的任務相關，包括機器人、游戲、消費者建模和醫療保健。本課程將提供強化學習領域的充實介紹，學生將學習強化學習的核心挑戰和方法，包括推廣和探索。通過講課、書面作業和編碼作業的結合，學生將學習RL的關鍵思想和技術。作業將包括強化學習的基礎知識以及深度強化學習——一個結合了深度學習技術和強化學習的極具前景的新領域。

學生能夠學習到：

• 定義強化學習與人工智能和非交互式機器學習的區別的關鍵特征。
• 給定一個應用問題(例如，計算機視覺，機器人等)，決定它是否應該被表述為RL問題;如果是，可以正式定義它(根據狀態空間，行動空間，動態和獎勵模型)，說明什么算法(從類)是最適合解決它，并證明你的答案。
• 在代碼中實現通用的RL算法。
• 描述(列出和定義)分析RL算法的多種標準，并根據這些指標評估算法:例如遺憾度、樣本復雜度、計算復雜度、經驗性能、收斂性等。
• 描述探索與開發的挑戰，并對至少兩種解決這一挑戰的方法進行比較和對比(從性能、可伸縮性、實現的復雜性和理論保證方面)。

內容目錄：
1 Introduction to Reinforcement Learning

• ppt

2 Tabular MDP planning

3 Tabular RL policy evaluation

4 Q-learning

5 RL with function approximation

6 Policy search

7 Fast Learning

8 Batch Reinforcement Learning

在過去的十年中，人們對不確定性下的連續決策產生了極大的興趣，這是一類涉及到智能體與未知環境交互以實現某些目標的廣泛問題。強化學習方法解決了這些問題，最近人工智能在游戲、機器人等領域取得了突破。受這些實證證明的啟發，許多學習理論界的研究人員將他們的注意力轉向了強化學習，試圖更好地理解這些問題并發展新的算法原則。他們的努力為強化學習帶來了一個更現代的統計基礎，強調通過全局收斂、樣本復雜性和遺憾分析的非漸近特征。

本教程將概述這一新興理論，重點是最具挑戰性的在線探索設置。本教程分為三個部分:

第一部分將介紹必要的背景知識和定義。我們在這里重點討論了表式馬爾可夫決策過程的最基本設置，并考慮了難度不斷增加的問題:從規劃，到基于探索性分布的優化，再到在線探索。我們將提出兩種算法:用于優化問題的自然策略梯度(NPG)和用于探索的ucb -值迭代(UCB-VI)，以及它們的保證。

第二部分是復習/實踐習部分。我們準備了一個問題集，涵蓋了NPG和UCB-VI的詳細分析，突出了在強化學習中廣泛有用的關鍵引理，以及與相關領域的技術聯系。這次會議將集體舉行。許多該領域的專家將會在問題集上提供幫助或回答其他問題。

第三部分將著重于表格設置之外的在線探索，在表格設置中需要函數近似來進行泛化。在這里，我們將提供一個RL模型和復雜性度量的合集，使易于處理的學習，以及一些統計障礙和算法。最后，我們將討論一些尚未解決的問題和未來的方向。

所有COLT參與者都可以訪問本教程。不需要RL的背景知識，但我們希望教程參與者能夠熟練使用學習理論研究中使用的標準數學工具，如集中不等式和一些線性代數。

//rltheorybook.github.io/colt21tutorial

機器人研究的一個長期目標是創建能夠從零開始自動學習復雜控制策略的算法。將這種算法應用到機器人上的挑戰之一是表示的選擇。強化學習(RL)算法已經成功地應用于許多不同的機器人任務中，如帶有機器人手臂的cup中的Ball-in-a-Cup任務和各種機器人世界杯機器人足球啟發的領域。然而，RL算法仍然存在訓練時間長、所需訓練數據量大的問題。為狀態空間、行動空間和策略選擇合適的表示可以大大減少所需的訓練時間和所需的訓練數據。

本文主要研究機器人的深度強化學習。具體來說，狀態空間、動作空間和策略表示的選擇如何減少機器人學習任務的訓練時間和樣本復雜度。特別集中注意兩個主要領域: 1)通過張量狀態-動作空間表示 2)多狀態表示的輔助任務學習

第一個領域探索了在環境變化中改進機器人策略遷移的方法。學習策略的成本可能很高，但是如果策略可以在類似的環境中傳輸和重用，那么訓練成本可以平攤。遷移學習是一個被廣泛研究的領域，涉及多種技術。在這篇論文中，我們著重設計一個易于傳輸的表示。我們的方法將狀態空間和動作空間映射為多維張量，設計成當環境中機器人和其他對象的數量變化時保持固定維數。我們還提出了全卷積Q-Network (FCQN)策略表示，這是一種特殊的網絡架構，與張量表示相結合，允許跨環境大小進行零距離傳輸。我們在模擬的單代理和多代理任務上演示了這種方法，靈感來自于RoboCup Small - Size League (SSL)和Atari Breakout的修改版本。我們還表明，在真實世界的傳感器數據和機器人中使用這樣的表示和模擬訓練策略是可能的。

第二個領域考察了一個機器人深度RL狀態表示的優勢如何彌補另一個機器人深度RL狀態表示的劣勢。例如，我們經常想要利用機器人可用的傳感器來學習任務，其中包括像攝像機這樣的高維傳感器。最近的Deep RL算法可以通過圖像進行學習，但是數據的數量對于真實的機器人來說是難以接受的。或者，可以使用任務完成所需的最小集創建狀態。這樣做的好處是:1)減少策略參數的數量，2)刪除不相關的信息。然而，提取這些特征通常會在工程、額外硬件、校準和實驗室之外的脆弱性方面有很大的成本。我們在仿真和現實世界的多個機器人平臺和任務上演示了這一點。我們證明它在模擬的RoboCup小型聯賽(SSL)機器人上工作。我們還演示了這樣的技術允許在真實的硬件上從零開始學習，通過機器人手臂執行一個球在一個杯子的任務。

//www.ri.cmu.edu/publications/robot-deep-reinforcement-learning-tensor-state-action-spaces-and-auxiliary-task-learning-with-multiple-state-representations/

本教程對基于模型的強化學習(MBRL)領域進行了廣泛的概述，特別強調了深度方法。MBRL方法利用環境模型來進行決策——而不是將環境視為一個黑箱——并且提供了超越無模型RL的獨特機會和挑戰。我們將討論學習過渡和獎勵模式的方法，如何有效地使用這些模式來做出更好的決策，以及規劃和學習之間的關系。我們還強調了在典型的RL設置之外利用世界模型的方式，以及在設計未來的MBRL系統時，從人類認知中可以得到什么啟示。

//sites.google.com/view/mbrl-tutorial

近年來，強化學習領域取得了令人印象深刻的成果，但主要集中在無模型方法上。然而，社區認識到純無模型方法的局限性，從高樣本復雜性、需要對不安全的結果進行抽樣，到穩定性和再現性問題。相比之下，盡管基于模型的方法在機器人、工程、認知和神經科學等領域具有很大的影響力，但在機器學習社區中，這些方法的開發還不夠充分(但發展迅速)。它們提供了一系列獨特的優勢和挑戰，以及互補的數學工具。本教程的目的是使基于模型的方法更被機器學習社區所認可和接受。鑒于最近基于模型的規劃的成功應用，如AlphaGo，我們認為對這一主題的全面理解是非常及時的需求。在教程結束時，觀眾應該獲得:

• 數學背景，閱讀并跟進相關文獻。
• 對所涉及的算法有直觀的理解(并能夠訪問他們可以使用和試驗的輕量級示例代碼)。
• 在應用基于模型的方法時所涉及到的權衡和挑戰。
• 對可以應用基于模型的推理的問題的多樣性的認識。
• 理解這些方法如何適應更廣泛的強化學習和決策理論，以及與無模型方法的關系。

機器人在社會上有很多應用，比如今年雙十一我們明顯感到快遞變得更快了！這背后就有分揀機器人的功勞~ 除此之外，機器人在搜救，太空探索，手術等很多方面都有應用。而為了讓機器人能夠更好地服務于人類，讓機器模仿人的行為，并變得更加智能必不可少。

來自斯坦福與Google Research的Chelsea Finn為我們介紹了面向機器人的機器學習。

《Machine Learning for Robots》教程的內容

• 基本知識與模仿學習：物體分類是一個監督學習的任務，處理的是獨立同分布的數據，因此能夠取得較好的結果。但是物體生產是一個序列決策任務，決策會影響到下一步的狀態。模仿學習又稱“行為克隆”，它很簡單，但是需要人類的監督信息，并且天花板就是人類。并且，由于它的錯誤是累積的，可能每一步差之毫厘，最終結果就會失之千里。

• 基于模型的強化學習:基于模型的強化學習有幾種實現方式。1. 隨機采樣，動態訓練，優點是簡單，但是缺點也很明顯，會遇到分布不匹配的問題。2. 迭代地采樣，逐步優化模型。優點是解決了分布不匹配的問題。3. 使用MPC迭代的采樣，優點是對小的模型的錯誤魯棒，缺點是計算復雜。

• 輸入為圖片的基于模型的強化學習:如果反饋信號為高維數據（如圖片）時，基于模型的強化學習主要有兩種方案：在隱空間學習，即學習反饋信號的表示，然后在隱空間做基于模型的強化學習（基于概率的方法、結構化方法（空間或者以物體為中心的結構化表示））；直接在觀察空間學習：使用深度學習，預測可能得到的反饋信號（視頻），再與實際的反饋信號相比，最小化。

• 機器人學習的一些挑戰：理解和轉化一些復雜的命令；新環境的適應性；收集大量數據并從中學習。

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