Reward-Centered ReST-MCTS: A Robust Decision-Making Framework for Robotic Manipulation in High Uncertainty Environments
作者: Xibai Wang
发布时间: 2025-03-10
来源: arxiv
研究方向: 机器人操作和决策制定
主要内容
本文提出了一种名为Reward-Centered ReST-MCTS的决策制定框架，旨在提高在高度不确定性环境中进行机器人操作的能力。该框架通过结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）和中间奖励塑造，实现更有效的搜索和决策。
主要贡献
1. 引入了中间奖励塑造机制，使MCTS能够在搜索过程中获得部分奖励反馈。
2. 提出了Rewarding Center，通过规则验证、启发式指导和神经网络估计动态调整搜索路径。
3. 在机器人操作任务中展示了 Reward-Centered ReST-MCTS 的有效性，与基线方法相比，决策精度提高了2-4%。
4. 通过消融研究证实了中间反馈在搜索细化中的作用，特别是在早期剪枝错误决策路径方面。
5. 在不确定性水平不同的测试中，该方法保持了高性能，证明了其鲁棒性。
研究方法
1. 蒙特卡洛树搜索（MCTS）
2. 中间奖励塑造
3. 规则验证
4. 启发式指导
5. 神经网络估计
6. 基于UCB的节点选择机制
实验结果
实验结果表明，Reward-Centered ReST-MCTS 在多个基准数据集和真实世界机器人操作任务中，与基线方法相比，在决策精度方面实现了显著提升。消融研究表明，神经网络估计对性能提升贡献最大，其次是规则验证。此外，该方法在高度不确定性条件下也表现出良好的鲁棒性。
未来工作
未来工作将着重于降低计算开销，特别是在中间奖励评估方面。此外，还将研究自适应超参数优化策略、将大语言模型（LLMs）集成到启发式规则生成中、提高该方法在处理高维状态空间时的可扩展性，以及将基于搜索的决策制定与检索增强学习相结合。